Spacy 简明教程

spaCy - Top-level Functions

在本文中，我们将讨论 spaCy 中使用的一些顶级函数。以下是所列函数及其说明——

Sr.No.

Command & Description

1

spacy.load() To load a model.

2

spacy.blank() 创建一个空白模型。

3

spacy.info() 从 spaCy 内部提供有关安装、模型和本地设置的信息。

4

spacy.explain() To give a description.

5

spacy.prefer_gpu() 在 GPU 上分配数据并执行操作。

6

spacy.require_gpu() 在 GPU 上分配数据并执行操作。

spacy.load()

顾名思义，此 spaCy 函数将通过以下方式加载模型——

  1. Its shortcut links.

  2. 安装的模型包名称。

  3. A Unicode paths.

  4. Path-like object.

spaCy 将尝试按以下给定顺序解析加载参数——

  1. 如果模型从快捷方式链接或包名加载，spaCy 将将其视为 Python 包并调用模型自己的 load() 方法。

  2. 另一方面，如果模型从路径加载，spaCy 将将其视为数据目录，因此初始化 Language 类。

使用此函数后，数据将通过 Language.from_disk 加载。

Arguments

下表解释了它的参数 −

NAME

TYPE

DESCRIPTION

name

unicode / Path

它是要加载的模型的快捷方式链接、包名或路径。

disable

List

它表示要禁用的管道组件名称。

Example

在以下示例中，spacy.load() 函数通过使用快捷方式链接、包、unicode 路径和 pathlib 路径加载模型——

以下是用于通过使用 shortcut link 加载模型的 spacy.load() 函数的命令——

nlp_model = spacy.load("en")

以下是用于通过使用 package 加载模型的 spacy.load() 函数的命令——

nlp_model = spacy.load("en_core_web_sm")

以下是用于通过使用 Unicode path 加载模型的 spacy.load() 函数的命令——

nlp_model = spacy.load("/path/to/en")

以下是用于通过使用 pathlib path 加载模型的 spacy.load() 函数的命令——

nlp_model = spacy.load(Path("/path/to/en"))

以下是用于 with all the arguments 加载模型的 spacy.load() 函数的命令——

nlp_model = spacy.load("en_core_web_sm", disable=["parser", "tagger"])

spacy.blank()

它是 spacy.blank() 函数的双胞胎，创建一个给定语言类的空白模型。

Arguments

下表解释了它的参数 −

NAME

TYPE

DESCRIPTION

name

unicode

它表示要加载的语言类的 ISO 代码。

disable

list

此参数表示要禁用的管道组件的名称。

Example

在以下示例中，spacy.blank() 函数用于创建“en”语言类的空白模型。

nlp_model_en = spacy.blank("en")

spacy.info()

与 info 命令类似，spacy.info() 函数提供有关 spaCy 中安装、模型和本地设置的信息。

如果你想以字典形式获取模型元数据，可以将 meta-attribute 用在已加载模型的 nlp 对象上。例如， nlp.meta 。

Arguments

下表解释了它的参数 −

NAME

TYPE

DESCRIPTION

model

unicode

它是模型的快捷链接、包名称或路径。

markdown

bool

此参数会以 Markdown 形式打印信息。

Example

举例如下 −

spacy.info()
spacy.info("en")
spacy.info("de", markdown=True)

spacy.explain()

此函数会为以下项目提供说明 −

  1. POS tag

  2. Dependency label

  3. Entity type

Arguments

下表解释了它的参数 −

NAME

TYPE

DESCRIPTION

term

unicode

这是我们想要解释的术语。

Example

spacy.explain() 函数的使用示例如下 −

import spacy
import en_core_web_sm
nlp= en_core_web_sm.load()
spacy.explain("NORP")
doc = nlp("Hello TutorialsPoint")
for word in doc:
   print(word.text, word.tag_, spacy.explain(word.tag_))

Output

Hello UH interjection
TutorialsPoint NNP noun, proper singular

spacy.prefer_gpu()

如果你有 GPU，此函数会分配数据并在 GPU 上执行操作。但是，如果数据和操作已经在 CPU 上可用，则不会将它们移至 GPU。它会返回一个布尔值输出，表示是否激活了 GPU。

Example

spacy.prefer_gpu() 的使用示例如下 −

import spacy
activated = spacy.prefer_gpu()
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

spacy.require_gpu()

此函数在版本 2.0.14 中引入，它还将在 GPU 上分配数据并执行操作。如果没有可用的 GPU，它将引发错误。如果数据和操作已经在 CPU 上可用，则不会将它们移至 GPU。

建议在导入 spacy 和加载任何模型之前立即调用此函数。它还将返回一个布尔类型输出。

Example

spacy.require_gpu() 函数的使用示例如下 −

import spacy
spacy.require_gpu()
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")