恒源云_云GPU服务器如何使用SpaCy？

文章来源 | 恒源云社区（一个专注 AI 行业的共享算力平台：恒源智享云)

原文地址 | SpaCy

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最近分享了社区大佬们的一些语言处理类的论文，干货满满！

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✨今天呢，就给大家分享一下如何在恒源云GPU服务器上如何使用spaCy。

相信很多小伙伴都知道，spaCy 是一个自然语言处理库，包括分词、词性标注、词干化、命名实体识别、名词短语提取等功能。

那如何安装呢？

# 安装 spaCy 3 For CUDA 11.2，根据镜像 CUDA 版本替换 [] 内版本
pip install spacy[cuda112]==3.0.6

# 安装 spaCy 2 For CUDA 11.2，根据镜像 CUDA 版本替换 [] 内版本
pip install spacy[cuda112]==2.3.5

# 通过 spacy 模块下载模型因为墙可能不可用，可通过下面 pip 安装方式安装
python -m spacy download en_core_web_sm

# 安装 3.0.0 en_core_web_sm
pip install https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-3.0.0/en_core_web_sm-3.0.0-py3-none-any.whl --no-cache

# 安装 2.3.1 en_core_web_sm
pip install https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-2.3.1/en_core_web_sm-2.3.1.tar.gz --no-cache

安装之后又如何使用呢？

import spacy

# Load English tokenizer, tagger, parser and NER
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# Process whole documents
text = ("When Sebastian Thrun started working on self-driving cars at "
        "Google in 2007, few people outside of the company took him "
        "seriously. “I can tell you very senior CEOs of major American "
        "car companies would shake my hand and turn away because I wasn’t "
        "worth talking to,” said Thrun, in an interview with Recode earlier "
        "this week.")
doc = nlp(text)

# Analyze syntax
print("Noun phrases:", [chunk.text for chunk in doc.noun_chunks])
print("Verbs:", [token.lemma_ for token in doc if token.pos_ == "VERB"])

# Find named entities, phrases and concepts
for entity in doc.ents:
    print(entity.text, entity.label_)

以上就是今天所有的分享内容啦。对了，提前预祝大家元旦快乐呀～