python学习之SpaCy库的高级特性详解
作者：小小张说故事
在之前的文章中,我们介绍了SpaCy库的一些基本概念和功能,在这篇文章中,我们将深入学习一些更高级的特性,包括词向量、依赖性解析、和自定义组件
一、词向量
SpaCy库支持词向量，也称为Word Vectors或Word Embeddings，这是一种使用神经网络将词语映射到多维空间的技术，词语的语义相似度可以通过它们的向量的空间距离来衡量。
加载包含词向量的模型：
nlp = spacy.load('en_core_web_md')获取词向量：
tokens = nlp("dog cat banana")
for token in tokens:
print(token.text, token.has_vector, token.vector_norm, token.is_oov)计算词语相似度：
tokens = nlp("dog cat banana")
for token1 in tokens:
for token2 in tokens:
print(token1.text, token2.text, token1.similarity(token2))二、依赖性解析
依赖性解析是识别句子中各个词语之间的依赖关系的过程。SpaCy能够识别句子的句法结构，并提供了可视化的工具。
from spacy import displacy
doc = nlp("This is a sentence.")
displacy.serve(doc, style='dep')三、自定义组件
SpaCy允许你添加自定义的处理组件，这些组件将会被加入到处理管道中，你可以使用它们对文档进行各种各样的处理。
下面的例子展示了如何添加一个自定义的组件，这个组件会在每个词后面添加一个感叹号：
def add_exclamation(doc):
for token in doc:
token.text += "!"
return doc
nlp.add_pipe(add_exclamation, before='ner')
doc = nlp("This is a sentence.")
print([(token.text, token.ent_type_) for token in doc])在这篇中级指南中，我们学习了SpaCy库的一些高级特性，包括词向量、依赖性解析和自定义组件。这些特性都极大的扩展了SpaCy在自然语言处理领域的应用能力。
到此这篇关于python学习之SpaCy库的高级特性详解的文章就介绍到这了,更多相关python SpaCy库特性内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！