예, 이것은 설치된 SPACE 및 변위 사용 모델의 차이 때문일 수 있습니다.
>>> import spacy
>>> nlp = spacy.load('en')
>>> parsed = nlp("a man has been walking in the street")
>>> [(x.text,x.dep_,x.pos) for x in parsed]
[(u'a', u'det', 88), (u'man', u'nsubj', 90), (u'has', u'aux', 98), (u'been', u'ROOT', 98), (u'walking', u'xcomp', 98), (u'in', u'prep', 83), (u'the', u'det', 88), (u'street', u'pobj', 90)]
>>> nlp.meta
{u'lang': u'en', u'name': u'core_web_sm', u'license': u'CC BY-SA 3.0', u'author': u'Explosion AI', u'url': u'https://explosion.ai', u'version': u'1.2.0', u'spacy_version': u'>=1.7.0,<2.0.0', u'email': u'[email protected]', u'description': u'Small English model for spaCy. Includes vocabulary, syntax, entities and word vectors (GloVe).'}
Displacy 모델은 여기에 나열보다 광범위한 것들 중 하나가 될 수 있습니다
https://github.com/explosion/spacy-models
core_web_sm가 가볍고, displacy는
을 en_core_web_md 사용하고있을 수 있습니다