网易云课堂AI工程师（自然语言处理）学习笔记，接上一篇《英文文本处理工具库1 — NLTK》。
1. spaCy简介
spaCy 带有预先训练的统计模型和单词向量，目前支持 34+语言的标记（暂不支持中文）。它具有世界上速度最快的句法分析器，用于标签的卷积神经网络模型，解析和命名实体识别以及与深度学习整合。
2. spaCy与NLTK的对比
3. spaCy安装
windows + Anoconda环境，使用conda命令安装比较方便：
conda config --add channels conda-forge
conda install spacy
python -m spacy download en
参考：Windows下在anaconda环境中安装自然语言处理工具---Spacy
4. spaCy基本操作
（1）英文Tokenization(标记化/分词)
import spacy
nlp = spacy.load('en')
doc = nlp('Hello! My name is LittleTree!')
print("分词如下：")
for token in doc:
print(token.text)
print("\n断句如下：")
for sent in doc.sents:
print(sent)
每个token对象有着非常丰富的属性，如下的方式可以取出其中的部分属性。
doc = nlp("Next week I'll be in SZ.")
for token in doc:
print("{0}\t{1}\t{2}\t{3}\t{4}\t{5}\t{6}\t{7}".format(
token.text,
token.idx,
token.lemma_,
token.is_punct,
token.is_space,
token.shape_,
token.pos_,
token.tag_
))
（2）词性标注
doc = nlp("Next week I'll be in Shanghai.")
print([(token.text, token.tag_) for token in doc])
输出：
[('Next', 'JJ'), ('week', 'NN'), ('I', 'PRP'), ("'ll", 'MD'), ('be', 'VB'), ('in', 'IN'), ('Shanghai', 'NNP'), ('.', '.')]
（3）命名实体识别
doc = nlp("Next week I'll be in Shanghai.")
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.label_)
输出：
Next week DATE
Shanghai GPE
还可以用非常漂亮的可视化做显示：
from spacy import displacy
displacy.render(doc, style='ent', jupyter=True)
（4）chunking/组块分析
spaCy可以自动检测名词短语，并输出根(root)词，比如下面的"Journal","piece","currencies".
doc = nlp("Wall Street Journal just published an interesting piece on crypto currencies")
for chunk in doc.noun_chunks:
print(chunk.text, chunk.label_, chunk.root.text)
（5）句法依存解析
doc = nlp('Wall Street Journal just published an interesting piece on crypto currencies')
for token in doc:
print("{0}/{1} <--{2}-- {3}/{4}".format(
token.text, token.tag_, token.dep_, token.head.text, token.head.tag_))
（6）词向量使用
NLP中有一个非常强大的文本表示学习方法叫做word2vec，通过词的上下文学习到词语的稠密向量化表示，同时在这个表示形态下，语义相关的词在向量空间中会比较接近。也有类似v(爷爷)-v(奶奶) ≈ v(男人)-v(女人)的关系。
关于词向量的详细内容，请参考吴恩达序列模型第二课自然语言处理与词嵌入
在spaCy中，要使用英文的词向量，需先下载预先训练好的结果，终端命令如下：
python3 -m spacy download en_core_web_lg
下面我们使用词向量来做一些有趣的事情。
nlp = spacy.load('en_core_web_lg')
from scipy import spatial
# 余弦相似度计算
cosine_similarity = lambda x, y: 1 - spatial.distance.cosine(x, y)
# 男人、女人、国王、女王 的词向量
man = nlp.vocab['man'].vector
woman = nlp.vocab['woman'].vector
queen = nlp.vocab['queen'].vector
king = nlp.vocab['king'].vector
# 我们对向量做一个简单的计算，"man" - "woman" + "queen"
maybe_king = man - woman + queen
computed_similarities = []
# 扫描整个词库的词向量做比对，召回最接近的词向量
for word in nlp.vocab:
if not word.has_vector:
continue
similarity = cosine_similarity(maybe_king, word.vector)
computed_similarities.append((word, similarity))
# 排序与最接近结果展示
computed_similarities = sorted(computed_similarities, key=lambda item: -item[1])
print([w[0].text for w in computed_similarities[:10]])
输出：
['Queen', 'QUEEN', 'queen', 'King', 'KING', 'king', 'KIng', 'Kings', 'KINGS', 'kings']
（7）词汇与文本相似度
在词向量的基础上，spaCy提供了从词到文档的相似度计算的方法，下面的例子是它的使用方法。
# 词汇语义相似度(关联性)
banana = nlp.vocab['banana']
dog = nlp.vocab['dog']
fruit = nlp.vocab['fruit']
animal = nlp.vocab['animal']
print(dog.similarity(animal), dog.similarity(fruit)) # 0.6618534 0.23552845
print(banana.similarity(fruit), banana.similarity(animal)) # 0.67148364 0.2427285
# 文本语义相似度(关联性)
target = nlp("Cats are beautiful animals.")
doc1 = nlp("Dogs are awesome.")
doc2 = nlp("Some gorgeous creatures are felines.")
doc3 = nlp("Dolphins are swimming mammals.")
print(target.similarity(doc1)) # 0.8901765218466683
print(target.similarity(doc2)) # 0.9115828449161616
print(target.similarity(doc3)) # 0.7822956752876101
持续更新中，要不要点个小❤❤鼓励鼓励我(✿◡‿◡)