句子相似度模型不能捕捉相反的句子
我尝试了不同的方法来句子相似度，即： 空间模型：en_core_web_md和en_core_web_lg。 变形金刚：使用包sentence-similarity和sentence-transformers，我尝试了distilbert-base-uncased、bert-base-uncased或sentence-transformers/all-mpnet-base-v2等模型。
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spacy相关内容
如何在Spacy中使用Neursiref
我一直在尝试使用neuralcoref库neuralcoref：基于神经网络和Spacy的最先进的共指解析。我使用的是Ubuntu 16.04、Conda 1.9.7中的Python 3.7.3和Spacy 2.2.4。 我的代码(来自https://spacy.io/universe/project/neuralcoref)： import spacy import neuralco
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如何使用spacy_langdeect包中的LanguageDetector()？
我正在尝试使用spacy_langdeect程序包，我能找到的唯一示例代码是(https://spacy.io/universe/project/spacy-langdetect)： import spacy from spacy_langdetect import LanguageDetector nlp = spacy.load("en_core_web_sm") nlp.add_pip
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用空格获取单词在句子中的位置
我知道从文档获取各种属性的基本空格工作流程，但我找不到内置函数来返回作为句子一部分的单词的位置(开始/结束)。 有没有人知道Spacy能否做到这一点？ 推荐答案 这些可用作句子中标记的属性。 Doc表示： idx int父文档中令牌的字符偏移量。 I int父文档中令牌的索引。 >>> import spacy >>> nlp = spacy.load('en'
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使用英语语言中的空格进行人名检测。寻找答案
我正在使用Spacy并尝试检测文本中的姓名。例如，Text=‘Kera是一个很好的套餐。Adam Smith使用一辆黑色的汽车。我希望Katrina在她的工作中做得很好。’ 答案应该是这样的：亚当·斯密和卡特里娜飓风。 谁能推荐 推荐答案 这是一个典型的命名实体识别问题。Spacy有一个预先训练的模型来实现这一点，该模型应该能够准确地检测人名。 查看this code s
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PYTHON中的主体对象标识
我想识别一组句子的主语和宾语。我的实际工作是从一组审查数据中识别因果关系。 我正在使用Spacy Package来分块和解析数据。但并没有真正达到我的目标。有没有办法做到这一点？ 例如： I thought it was the complete set 输出： subject object I complete set 推荐答案 以最简单的
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我如何才能将 pandas 数据帧中的字符串列举出来？
我有一个Python Pandas DataFrame，其中我需要对其中两列中的单词进行词汇化。我正在使用Spacy进行此操作。 import spacy nlp = spacy.load("en") 我正在尝试使用基于此示例的词汇化(它工作得非常好)： doc3 = nlp(u"this is spacy lemmatize testing. programming books
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在Spacy Ner中区分国家和城市
我正在尝试使用Spacy NER从组织地址中提取国家/地区，然而，它使用相同的标签GPE标记国家/地区和城市。有什么方法可以区分它们吗？ 例如： nlp = en_core_web_sm.load() doc= nlp('Resilience Engineering Institute, Tempe, AZ, United States; Naval Postgraduate Sch
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用于文本分类的训练空间
阅读docs并执行tutorial后，我想我应该做一个小演示。结果我的模特不想训练。以下是代码 import spacy import random import json TRAINING_DATA = [ ["My little kitty is so special", {"KAT": True}], ["Dude, Totally, Yeah, Video Game
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Spacy Language Model在哪里下载？
我有一个简单的命令： python -m spacy download en_core_web 而且我永远也想不出它在哪里下载。我搜索了“en_core_web”，但在任何地方都什么也找不到。我无论如何也想不出要搜索什么才能理解这个命令背后的语法。 你把这条线叫什么？一个python命令行参数？我找不到要搜索的内容以指定下载位置。 请帮帮忙！ 推荐答案 我偶然遇到
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En_core_web_sm、en_core_web_md和en_core_web_lg空间模型有什么不同？
我在我的系统上安装了Spacy，我想要解析/提取英文人名、组织。但是我看到here，英语有4种模式。还有model versioning.我不知道哪种型号大，我必须选择哪种型号进行开发？ 推荐答案 sm/md/lg指的是型号的大小(小、中、大)。 如您链接到的模型页面上所示 模型差异主要是统计学上的。总体而言，我们确实预计较大的型号会“更好”，总体上会更准确。归根结底，这取
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Textacy无法从extacy.doc.Doc类创建语料库
我只是通过文本教程使用DataSet模块之外的数据进行工作。我从DataFrame获得一些文本数据，并将其存储为字符串变量以供工作。 def mergeText(df): content = '' for i in df['textColumn']: content += (i + '. ' ) #print(content) return c
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将NER空间格式转换为IOB格式
我有已经以拼写格式标记的数据。例如： ("Who is Shaka Khan?", {"entities": [(7, 17, "PERSON")]}), ("I like London and Berlin.", {"entities": [(7, 13, "LOC"), (18, 24, "LOC")]}) 但我想尝试使用任何其他NER模型来训练它，例如Bert-ner，它需要IOB
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空格引用解析-命名实体识别(NER)以返回唯一实体ID？
也许我跳过了文档的一部分，但我试图确定的是标准NER工具集中每个实体的唯一ID。例如： import spacy from spacy import displacy import en_core_web_sm nlp = en_core_web_sm.load() text = "This is a text about Apple Inc based in San Fransisco.
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E053无法读取配置.cfg Resumeparser
spacy.load('en_core_web_sm') from pyresparser import ResumeParser data = ResumeParser('Resume.pdf').get_extracted_data() OSError: [E053] Could not read config.cfg from C:UsersKumarananaconda3envs lp
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区分大小写的实体识别
我有全部以小写形式存储的关键字，例如我正在尝试对其执行实体提取的“折扣耐克鞋”。我遇到的问题是，当涉及到NER时，Spacy似乎区分大小写。请注意，我不认为这是特定于Spacy的。 当我运行... doc = nlp(u"i love nike shoes from the uk") for ent in doc.ents: print(ent.text, ent.start
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如何获得Spacy Ner概率
我想将Spacy的NER引擎与单独的NER引擎(弓模型)结合在一起。我目前正在比较这两个引擎的输出，试图找出这两个引擎的最佳组合。两者都执行得很好，但Spacy经常会找到弓引擎遗漏的实体，反之亦然。我想要的是每当Spacy找到弓引擎没有找到的实体时，它都可以访问一个概率分数(或类似的东西)。我可以让Spacy为它找到的给定实体打印出自己的概率分数吗？比如，“嗨，我是Spacy。我找到了这个令牌(或
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Spacy的词性和从属关系标签意味着什么？
用词性(以两种不同的格式，一种存储在Token的pos和pos_属性中，另一种存储在tag和tag_属性中)及其.head标记(存储在dep和dep_属性中)对Token中的每个Token进行空格标记。 其中一些标签不言而喻，甚至对像我这样没有语言学背景的人也是如此： >>> import spacy >>> en_nlp = spacy.load('en') >>> document
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GAE/STANDARD/Second/Python上的空间超过最大实例的内存
我已经使用GAE一段时间了，没有任何问题。最近唯一的变化是，我增加了Spacy和我训练的一个模型。 当我在本地使用dev_appserver运行时，该应用程序大约消耗153MB。部署后，我收到内存超出的错误。即使使用F4_1G实例，我也会超出内存： 在总共处理0个请求后，已超过1228 MB的硬盘内存限制，其中1280 MB。考虑在app.yaml中设置更大的实例类。 如果我导入
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如何为TextCategorizer培训创建GOLD数据？
我要使用以下(text, label)对训练TextCategorizer模型。 标签颜色： 门是棕色的。 谷仓是红色的。 花是黄色的。 标签动物： 马在奔跑。 鱼在跳跃。 鸡睡着了。 我正在复制documentation for TextCategorizer中的示例代码。 textcat = TextCategorizer(nlp.vocab) lo
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