spaCy库的基本使用

2023-09-26 23:32:28

spaCy库的基本使用

在做ABSA任务的时候，一个开源项目里用到这个自然语言处理工具库。

摘要出来以供学习。

关于spaCy和安装
spaCy流水线和属性
- Tokenization
- Pos Tagging
- Entity Detection
- Dependency Parsing
- 名词短语
与NLTK和coreNLP的对比

1.关于spaCy 和安装

1.1 关于 Spacy

Spacy 是由 cython 编写。因此它是一个非常快的库。 spaCy 提供简洁的接口用来访问其方法和属性 governed by trained machine (and deep) learning models.

1.2 安装

安装 Spacy

pip install spacy

下载数据和模型

python -m spacy download en_core_web_sm		# 以前是en，现在已经修改为en_core_web_sm

现在，您可以使用 Spacy 了。

2. Spacy 流水线和属性

要想使用 Spacy 和访问其不同的 properties，需要先创建 pipelines。 通过加载模型来创建一个 pipeline。 Spacy 提供了许多不同的模型 , 模型中包含了语言的信息- 词汇表，预训练的词向量，语法和实体。

下面将加载默认的模型- english-core-web

import spacy 
nlp = spacy.load(“en_core_web_sm”)12

nlp 对象将要被用来创建文档，访问语言注释和不同的 nlp 属性。我们通过加载一个文本文件来创建一个 document 。这里使用的是从 tripadvisor‘s 网站上下载下来的旅馆评论。

document = open(filename).read()
document = nlp(document)12

现在，document 成为 spacy.english 模型的一部分，同时 document 也有一些成员属性。可以通过 dir(document) 查看。

dir(document)
>> [..., ‘user_span_hooks‘, ‘user_token_hooks‘, ‘vector‘, ‘vector_norm‘, ‘vocab‘]12

document 包含大量的文档属性信息，包括 - tokens, token’s reference index, part of speech tags, entities, vectors, sentiment, vocabulary etc. 下面将介绍一下几个属性

2.1 Tokenization

"this is a sentence."
-> (tokenization)
>> [‘this‘, ‘is‘, ‘a‘, ‘sentence‘, ‘.‘]123

Spacy 会先将文档分解成句子，然后再 tokenize 。我们可以使用迭代来遍历整个文档。

# first token of the doc 
document[0] 
>> Nice

# last token of the doc  
document[len(document)-5]
>> boston 

# List of sentences of our doc 
list(document.sents)
>> [ Nice place Better than some reviews give it credit for.,
 Overall, the rooms were a bit small but nice.,
...
Everything was clean, the view was wonderful and it is very well located (the Prudential Center makes shopping and eating easy and the T is nearby for jaunts out and about the city).]1234567891011121314

2.2 Part of Speech Tagging (词性标注)

词性标注： word 的动词/名词/… 属性。这些标注可以作为文本特征用到 information filtering, statistical models, 和 rule based parsing 中.

# get all tags
all_tags = {w.pos: w.pos_ for w in document}
>> {83: ‘ADJ‘, 91: ‘NOUN‘, 84: ‘ADP‘, 89: ‘DET‘, 99: ‘VERB‘, 94: ‘PRON‘, 96: ‘PUNCT‘, 85: ‘ADV‘, 88: ‘CCONJ‘, 95: ‘PROPN‘, 102: ‘SPACE‘, 93: ‘PART‘, 98: ‘SYM‘, 92: ‘NUM‘, 100: ‘X‘, 90: ‘INTJ‘}

# all tags of first sentence of our document 
for word in list(document.sents)[0]:  
    print(word, word.tag_)
>> (Nice, ‘JJ‘) (place, ‘NN‘) (Better, ‘JJR‘) (than, ‘IN‘) (some, ‘DT‘) (reviews, ‘NNS‘) (give, ‘VBP‘) (it, ‘PRP‘) (credit, ‘NN‘) (for, ‘IN‘) (., ‘.‘) 
123456789

下面代码创建一个文本处理操作，去掉噪声词。

#define some parameters  
noisy_pos_tags = ["PROP"]
min_token_length = 2

#Function to check if the token is a noise or not  
def isNoise(token):     
    is_noise = False
    if token.pos_ in noisy_pos_tags:
        is_noise = True 
    elif token.is_stop == True:
        is_noise = True
    elif len(token.string) <= min_token_length:
        is_noise = True
    return is_noise 
def cleanup(token, lower = True):
    if lower:
       token = token.lower()
    return token.strip()

# top unigrams used in the reviews 
from collections import Counter
cleaned_list = [cleanup(word.string) for word in document if not isNoise(word)]
Counter(cleaned_list) .most_common(5)
>> [(‘hotel‘, 683), (‘room‘, 652), (‘great‘, 300),  (‘sheraton‘, 285), (‘location‘, 271)]123456789101112131415161718192021222324

2.3 Entity Detection （实体检测）

Spacy 包含了一个快速的实体识别模型，它可以识别出文档中的实体短语。有多种类型的实体，例如 - 人物，地点，组织，日期，数字。可以通过 document 的 ents 属性来访问这些实体。

下面代码用来找出当前文档中的所有命名实体。

labels = set([w.label_ for w in document.ents]) 
for label in labels: 
    entities = [cleanup(e.string, lower=False) for e in document.ents if label==e.label_] 
    entities = list(set(entities)) 
    print label,entities12345

2.4 Dependency Parsing

spacy 一个非常强大的特性就是十分快速和准确的语法解析树的构建，通过一个简单的 API 即可完成。这个 parser 也可以用作句子边界检测和短语切分。通过 “.children” , “.root”, “.ancestor” 即可访问。

# extract all review sentences that contains the term - hotel
hotel = [sent for sent in document.sents if ‘hotel‘ in sent.string.lower()]

# create dependency tree
sentence = hotel[2] 
for word in sentence:
    print(word, ‘: ‘, str(list(word.children)))
>> A :  []  
cab :  [A, from] 
from :  [airport, to]
the :  [] 
airport :  [the] 
to :  [hotel] 
the :  [] 
hotel :  [the] 
can :  []
be :  [cab, can, cheaper, .] 
cheaper :  [than]
than :  [shuttles] 
the :  []
shuttles :  [the, depending] 
depending :  [time] 
what :  [] 
time :  [what, of] 
of :  [day]
the :  [] 
day :  [the, go] 
you :  []
go :  [you]
. :  []123456789101112131415161718192021222324252627282930

下面代码所作的工作是：解析所有包含 “hotel” 句子的依赖树，看看都用了什么样的形容词来描述 “hotel”。下面创建了一个自定义函数来解析依赖树和抽取相关的词性标签。

# check all adjectives used with a word 
def pos_words (document, token, pos_tag):
    sentences = [sent for sent in document.sents if token in sent.string]     
    pwrds = []
    for sent in sentences:
        for word in sent:
            if token in word.string: 
                   pwrds.extend([child.string.strip() for child in word.children
                                                      if child.pos_ == pos_tag] )
    return Counter(pwrds).most_common(10)

pos_words(document, ‘hotel‘, "ADJ")
>> [(u‘other‘, 20), (u‘great‘, 10), (u‘good‘, 7), (u‘better‘, 6), (u‘nice‘, 6), (u‘different‘, 5), (u‘many‘, 5), (u‘best‘, 4), (u‘my‘, 4), (u‘wonderful‘, 3)]12345678910111213

2.5 Noun Phrases （名词短语）

Dependency trees 也可以用来生成名词短语。

# Generate Noun Phrases 
doc = nlp(u‘I love data science on analytics vidhya‘) 
for np in doc.noun_chunks:
    print(np.text, np.root.dep_, np.root.head.text)
>> I nsubj love
   data science dobj love
   analytics pobj on1234567