如何使用spacy工具包实现词性标注

目录

1 问题描述：

1.1 基础知识介绍：

2 问题解决：

2.1 使用spacy,拆分单词的标注

2.2 使用spacy,不拆分单词的标注

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1 问题描述：

1.1 基础知识介绍：

spaCy 是一个 Python 和 CPython 的 NLP 自然语言文本处理库,可满足一些常见的自然语言处理任务。

spacy工具包的使用，请参见另一篇博客：Click Here

如何使用spacy工具包，实现将单词拆分，以及不拆分单词的标注（以tag或pos为例）

2 问题解决：

spacy工具包可以满足中文、英文等语言的词性标注，此处仅以英文为样例

2.1 使用spacy,拆分单词的标注

使用spacy工具包，实现英文词性标注的代码实现：

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# 给定一个英文句子
sentence = "This is a test sentence for POS tagging X-T ."

# 对句子进行分析
doc = nlp(sentence)

# 遍历每个 token，并输出它的文本和词性标注
for token in doc:
    print(token.text, token.pos_, token.tag_)

上述代码运行结果为：

 结果分析：

token.text, token.pos_, token.tag_分别表示句子中的单词，单词对应的词性，单词对应的标签。从运行结果来看，spacy工具包自带分词工具，虽然英文文本是以空格为分隔符，但是spacy会使用自带的分词规则，将“X-T”单词拆分成“X”,“-”和“T”。

2.2 使用spacy,不拆分单词的标注

使用spacy工具包，实现英文以空格为分隔符，不将单词额外再进行拆分的标注，代码实现如下：

import spacy

# 加载英文模型
nlp = spacy.load('en_core_web_sm', disable=['parser', 'ner'])

# 定义一个不对单词进行拆分的Tokenizer
class WhitespaceTokenizer:
    def __init__(self, vocab):
        self.vocab = vocab
    
    def __call__(self, text):
        words = text.split(' ')
        return spacy.tokens.Doc(self.vocab, words=words)
    
nlp.tokenizer = WhitespaceTokenizer(nlp.vocab)

# 输入英文句子
text = 'This is a test sentence for POS tagging X-T .'

# 创建一个Doc对象
doc = nlp(text)

# 获取每个单词的词性
for token in doc:
    print(token.text, token.pos_, token.tag_, )

 上述代码运行结果为：

 可以看出，仅以空格为分隔符实现标注，并未将单词再额外拆分。