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다음 트윗 spacy dependency tagger에서 disrupt (VB)는 의료 시장 (NN)의 dobj입니다. 이 두 용어가 연결됨에 따라 나는 그것들을 하나의 구로 추출하고 싶다. 단어의 dobj를 추출 할 수 있도록 구문 분석 트리를 탐색 할 수있는 방법이 있습니까? 내가 folllowing을 할 경우 나는 from spacy.en import

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나머지 템플릿이 json rest api 응답을 제대로 구문 분석 할 수 없습니다.

독일어 텍스트 용 Spacy의 NER를 사용하여 텍스트에서 명명 된 엔터티를 추출하려고합니다. 소스 텍스트를 입력으로 사용하여 명명 된 엔터티 (사람, 위치, 조직) 목록의 사전 (Map)을 반환하는 REST POST 요청으로 서비스를 노출했습니다. 이러한 서비스는 Linux 서버에서 호스팅되는 Flask Restplus를 사용하여 노출됩니다. , 내가 자

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Spacy 토큰의 유사성 측정

토큰 간의 유사성을 측정하려고합니다. 기본 EN 모델을 사용하고 있습니다. 유사성 측정은 단수 명사를 사용할 때 예상대로 작동하지만 복수 명사를 사용하면 0을 반환합니다. nlp = spacy.load('en') doc = nlp('apple orange') doc[0].similarity(doc[1]) 반환 0.56189166448170025 do

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우주군 : 엔터티 태그와 단어의 위치를 얻을

나는 단어의 위치를 얻으려고하고 I가 시도했습니다 import spacy nlp = spacy.load('en') doc = nlp(u'London is a big city in the United Kingdom.') for ent in doc.ents: print(ent.label_, ent.text) # GPE London

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spaCy가 의학 문안을 올바르게 구문 분석하지 못했습니다.

최근에 일부 의학 문안을 spaCy로 문장으로 분할하는 동안 몇 가지 문제가 발생했습니다. 어쩌면 당신은 설명 할 수 있습니다, 왜 이러한 문제가 발생합니까? 단어의 길이가 1이고 문장의 끝이 점으로 끝나면 문장의 끝은 인식되지 않습니다. 예를 들어 : 있었다 심장을받은 환자 (NO 여기 SPLIT) 수술 전 구강 코엔자임 Q (10) 치료 수술 전 또는

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도메인 별 규칙을 사용하여 SpaCy English 모델을 확장하는 방법은 무엇입니까?

고유 주제 도메인의 영어 텍스트에 대해 NLP 작업에 SpaCy 작업을 사용하고 있습니다. 나는 SpaCy의 현존하는 영어 모델 (특히 나는 'en_core_web_md'부터 시작)에 대한 점진적 개선을하고, 동료들에 의해 쉽게 재사용 할 수 있도록 패키지를 만들고 싶습니다. 첫 번째 변경 사항은 토큰 라이저의 간단한 변경 사항입니다. 나는 사용자 정의 클

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Spacy IS_ALPHA 일치 패턴이 작동하지 않습니까? 다음 설치에 관한

: import spacy from spacy.matcher import Matcher from spacy.attrs import POS, LOWER, IS_ALPHA nlp_en = spacy.load('en') text = nlp_en('A nice looking great blue house you have!') matcher = Mat

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특정 단어를 spaCy로 축조하는 법

문장 "내가 당신을 필요로합니다."를 외형 화하려고 시도했을 때 "필요"하다고 생각되지 않습니다. 다음은 코드입니다. aaa = nlp("I need you.") for a in aaa: print(a.lemma_) 다음은 출력입니다. -PRON- ne -PRON- . "필요"에 대한 올바른 결과를 얻으려면 어떻게해야합니까?

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"thinc.extra.MaxViolation의 크기가 잘못되었습니다"라는 야간 (spacy 2.0) 문제

spacy-nightly (spacy-nightly-2.0.0a14) 및 영어 모델 (en_core_web_sm)을 설치 한 후 오류가 계속 발생했습니다. 메시지를 실행하는 동안 import spacy nlp = spacy.load('en_core_web_sm') ValueError: thinc.extra.search.MaxViolation has t

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재교육 우주군 종속성 모델은 실패,

실패 : Python 3.6.2 (v3.6.2:5fd33b5926, Jul 16 2017, 20:11:06) [GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import