spacy

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    RASA NLU 용 프로그램을 통해 학습 데이터를 작성하는 방법은 무엇입니까? 실제로 MEAN 스택을 사용하여 응용 프로그램을 개발 중이며,이 응용 프로그램은 RASA NLU로 학습해야하는 데이터를 준비합니다. 하지만이 정보를 내 nodejs 서버에서 RASA NLU로 전달하는 방법을 모르겠습니다. 이것을 달성하기 위해 지원되는 API가 있습니까?

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    안녕하세요! spacy 2.02를 사용하여 일부 토큰을 토큰 화하는 데 예외를 추가하려고합니다. .tokenizer.add_special_case() 일부 경우에는 사용하지만 예를 들어 US $ 100과 같은 토큰, 두 토큰에서 spacy가 사용되는 경우 ('US $', 'SYM'), ('100', 'NUM') 하지만 대신 각 숫자 이후에 대한 특별한 경우

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    내 NLP 프로젝트에 spaCy python이 설치되어 있습니다. pip을 사용하여 설치했습니다. 설치된 spaCy 버전을 어떻게 확인할 수 있습니까? pip install -U spacy 설치 적응 버전을 확인하는 명령은 무엇입니까를 사용하고 계십니까?

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    Spacy models은 어휘, 구문, 엔티티 및 벡터를 비롯한 다양한 '유형'과 연결됩니다. 엔티티와 벡터가 문서에서 사용할 수있는 기능에 매핑되는 방식 (엔티티 인식 및 단어 벡터)은 분명하지만 텍스트 구문 분석 후 문서에서 사용 가능한 기능과 어휘 및 구문이 어떻게 관련됩니까? 예를 들어 다국어 모델 'xx_ent_wiki_sm'은 '어휘'를 제공하지

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    spacy를 설치하려고합니다. 나는 CentOS 리눅스에있다 !pip install -U spacy 에서 jupyter 노트북과 모든 것이 잘 작동했다. 설치하는 동안, 필자는 사용자 전용으로 설치하려고했기 때문에 --user 명령을 포함 시키려고 했으므로 Ctrl-c를 눌렀습니다. 이 시점에서 설치가 완료되지 않았습니다. - pip로 패키지를 다시 설

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    나는 최근에 내가 xx_ent_wiki_sm에을 en_core_web_md 에서 적응에 NER에 사용하는 모델을 투입합니다. 새로운 모델은 NEW JERSEY (뉴욕) 또는 NEW YORK (뉴욕)과 같은 대문자 단어를 항상 조직으로 인식합니다. 나는 그것이 시간이 많이 걸릴지라도, 모델을 재교육하기 위해 훈련 데이터를 제공 할 수있을 것이다. 그러나 모델

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    https://github.com/explosion/spaCy/issues/882과 같이 규칙 기반 검색을 사용하여 spaCy에서 '$ 125.00/share'와 (과) 일치하는 항목을 찾으려고했습니다. nlp = en_core_web_sm.load() matcher = Matcher(nlp.vocab) doc = nlp(u'$125.00/share,

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    spaCy v2.0에 익숙해지기 시작했습니다. 내 자신의 문서로 Lightning_Tour.py를 실행할 때, 줄 끝 문자열 \n이 엔티티 출력에서 ​​지속적으로 GPE로 태그 지정되고 있음을보고 있습니다. 이렇게 태그를 지정하지 않으려면 문서를 사전 처리 할 방법이 있습니까? 아니면 기본 영어 모델의 동작입니까?

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    본인 소유의 항목으로 NER의 빈 모델을 교육하고 싶습니다. 이를 위해, 나는 (I 각 해당 컬럼에 대해 하나 개의 예시 행을 제공하는 것)를 .csv 형식으로 현재 다음과 같은 형식의 엔터티 태그 기능을 데이터 집합을 사용해야합니다 칼럼 : 문장을 값 : [ '원한다 @Command 2 6', '사과'7; 과일 @ 13 '] : 데이터 값 : 나는 사과

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    Spacy 2.x에서 필자는 정규식을 사용하여 텍스트 코퍼스의 특정 토큰을 찾습니다. 각 규칙에는 ID (예 : 'class-1_0')가 있습니다. 구문 분석하는 동안 콜백 on_match을 사용하여 각 일치 항목을 처리합니다. 콜백에서 직접 일치하는 항목을 찾는 데 사용되는 규칙을 검색하는 솔루션이 있습니까? 여기 내 샘플 코드입니다. 이 경우 match