我正在尝试以下模式：
<pre><code>pattern = [ {'ORTH': '('}, {'SHAPE': 'd'},
{
我运行了一个SpaCy自定义NER模型，得到了4个文件：
<ol>
<li> ner </li>
<li> vocab </li>
<li>元</li>
<li> tokenizer <
我是spacy的新手，正在尝试使用Matcher。我不知道的是重叠时如何使匹配器选择一场比赛。我希望能够同
由于某些版本和数据问题，我无法使用它，因此我正在尝试为我的用例实现类似spacy的filter_span方法。
是否可以使用BERT的偏移量将实体添加到spacy doc对象？问题是我的整个渠道都依赖spacy，并且我正在使用sp
我想找到句子元素类型，例如主语，谓语，宾语，时间表达式。我正在使用.net核心将句子拆分为元素。
我正在使用spacy从其依赖项解析中受益，我在使spcay标记化器标记化我添加的新vocab时遇到麻烦。
这是我
我处理术语和首字母缩写词，因此我将术语的单词向量等同于其首字母缩写词向量。例如，MPH的单词向
我想加载我的NER模型的词汇表部分，但是我无法加载
代码-
<pre><code>from spacy.vocab import Vocab
vocab =
假设我已经在spaCy中训练了一个实体识别器来标记“ TEST_NAME”的存在，例如本例：
<pre class="lang-py pret
我正在尝试解决根据关键字将文本分类为存储桶的任务。当我需要将文本与一个或多个关键字匹配时（
如何将其转换为BIO格式？我曾尝试使用spacy <code>biluo_tags_from_offsets</code>，但无法捕获所有实体，我想我
我想使用<code>spacy</code>从文本中提取句子。
<pre><code>nlp = English() # just the language with no model
sentencizer =
输入文件为：
<pre><code>'B'</code></pre>
此代码提供输出：
<pre><code>l1 = ['Passing much less urine&
运行NER模型时，我得到：
<pre><code>UserWarning: [W031] Model 'en_model' (0.0.0) requires spaCy v2.2 and is incompat
我正在使用以下python代码在计算机目录中的文件中输出组织名称
<pre><code>nlp = spacy.load('en_core_web_sm&
我正在处理法语文本，但在我看来，存在一些一致性问题：
<pre><code>nlp = spacy.load('fr_core_news_md')
我需要您的帮助来解决以下问题。我在<strong>法语文本</strong>（请查看变量txt）上应用nlp步骤（停止单词
我与Spacy合作使用多种语言，并且在计算机A或计算机B中安装了不同的语言模型。
通常，我只想列
使用此方法可以查看每个单词的引理：
<pre><code>library(spacyr)
df <- data.frame(body = c("model for receiving&
