使用Spacy分词需先安装库和语言模型,再加载模型处理文本。以中文为例:pip install spacy,下载zh_core_web_sm,用nlp(text)获取分词结果,支持词性、停用词等信息提取,英文处理同理,只需替换为en_core_web_sm模型即可完成高质量分词。

使用Spacy进行分词非常直观。Spacy是一个功能强大的自然语言处理库,支持多种语言的分词、词性标注、命名实体识别等任务。要使用Spacy进行中文或英文分词,首先需要安装Spacy和对应的语言模型。
在命令行中运行以下命令安装Spacy:
pip install spacy然后下载所需的语言模型。以中文为例:
python -m spacy download zh_core_web_sm如果是英文:
立即学习“Python免费学习笔记(深入)”;
python -m spacy download en_core_web_sm导入Spacy并加载语言模型后,将文本传入模型即可得到分词结果。
实时捕捉 一旦访问者打开您的网站,系统会立即显示,这时您就可以查看用户的信息,如:来自搜索引擎关键词、友情链接或直接访问;访问者的IP地址,所在地区,正在访问哪个网页;以及访问者使用的操作系统、浏览器、显示器屏幕分辨率颜色深度等。 主动出击 变被动为主动,可以主动邀请访问者进行洽谈勾通,帮助客户深入了解您的企业和产品,同时获得对方的采购意向、联系方式等信息。 互动交流 主动销售和在线客服合二为一,
0
输出为:
我英文处理方式类似,Spacy会自动识别单词边界和标点。
import spacy除了分词,Spacy还提供词性、是否停用词等信息。
for token in doc:这有助于后续的文本清洗或分析。
基本上就这些。只要正确安装模型并调用nlp对象,就能快速完成高质量的分词任务。注意确保网络通畅以便下载模型文件。
以上就是Python如何使用Spacy进行分词的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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