spacy工具包如何使用？需要安装哪些包？

目录

一、问题描述：

补充说明~

二、问题解决：

2.1 英文文本

2.2 中文文本

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一、问题描述：

因任务需求，需要使用到一些特征信息，比如词性或依存解析结果。目前，存在很多的工具包可以实现对中文或英文句子进行解析，如spacy, nltk， stanford CoreNLP等。

补充说明~

Spacy，NLTK和Stanford CoreNLP都是自然语言处理（NLP）库。这些库都可以处理中文和英文文本。下面是它们各自的优缺点：

• Spacy：速度快，内存占用少，易于使用，支持多语言，但是对于一些特殊任务可能不太适用。
• NLTK：功能强大，支持多种语言，有大量的文档和教程，但是速度较慢。
• Stanford CoreNLP：支持多种语言，功能强大，有很多可用的模型和工具，但是需要Java环境。

 根据实际需求，我选择了spacy工具包。

下面分别介绍如何使用spacy工具包，实现对中文和英文文本的解析。

二、问题解决：

2.1 英文文本

1. 首先，需要安装Spacy, 你可以使用以下命令在终端中安装Spacy：

pip install spacy

 2. 安装完成后，你需要下载一个预训练的模型。你可以使用以下命令下载英文模型：

python -m spacy download en_core_web_sm

 注意事项：

1）安装的en_core_web_sm包，要与spacy版本一致。 e.g.,  我使用的spacy 版本是2.2.1， 因此我的en_core_web_sm版本是2.3.0。

2）最简单的安装方式，是先下载对应的.tar.gz文件，官网下载地址，然后，直接使用安装命令安装。

pip install en_core_web_sm-2.3.0.tar.gz 

 3. 安装完成后，可以实现自己想要的功能。如想要输出每个单词的文本，词性和依赖关系，可以采用下面的代码：

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("This is an example sentence.")
for token in doc:
    print(token.text, token.pos_, token.dep_)

 Tips:

如果想要可视化解析结果，可参考另一篇博客：Click Here

2.2 中文文本

若想对中文文本进行解析，方法同英文。区别仅在于需要针对不同的语种，安装不同的包。

若Spacy工具包，版本是2.2.1， 则需要下载的是 pip install zh_core_web_sm-2.3.0.tar.gz

 使用的时候，仅有如下一行代码不同，其余完全相同。

nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")