当我使用spacy的波束搜索时，会出现内存泄漏问题，我该如何解决？导致内存泄漏的代码如下：
<pre><c
scipy和numpy出现问题。
此代码是Django应用程序的一部分，在Windows 10系统上运行时完美运行：
<pre><code>
我在Python中将Spacy用于NLP。我正在尝试使用matcher.pipe（）将文档与词典术语匹配。问题是它返回一个生成
我在重新标记的文档上运行实体标尺时遇到问题。我想实现的目标是：
1）取个文字
2）基于正则表达式
我有django后端，并且正在使用spacy进行文本处理
这是我的代码示例
<pre><code>nlp = spacy.load('en_co
当尝试在spacy 2.3.2中运行此反向引理查找时，我一直收到错误消息，但是在环境中却可以在2.0.16中运行。
<h2>背景</h2>
我想使用NLP库（例如spaCy）提取名词和形容词对。
预期的输入和输出如下。
<pre><code
我有一个看起来像的数据框
<pre><code>Index Text
0 When can I go to Canada?
1 Who is king Arthur?
2
在基于医疗技术和非医疗技术相关内容的结合文本对某些专利进行分类的尝试中，我的准确性非常高。
有人知道如何在SpaCy中定义“ NNP / NN NNP / NN”的匹配模式，这意味着所需的匹配是“ NNP NNP”，“ NNP NN”
我在输入中输入文字，例如：
<pre><code>class UserModel{
String id;
String name;
String role;
UserModel({
为什么即使删除模型后SpaCy仍保留GPU内存？首先，我以为自己面临着与<a href="https://stackoverflow.com/q/63998616
我正在尝试评估Spacy最类似的方法（<a href="https://spacy.io/api/vectors#most_similar" rel="nofollow noreferrer">https://spac
<pre><code>document = nlp('I am Roshan.*.I am worried.*.Future!')
for sent in document.sents:
print(sent)
</code></pre>
我
<h2>该做什么</h2>
希望在NLP中结合给定句子和现有词典中的信息。
关键字是期望的名词和提取确定
我需要使用自然语言处理和NER从给定文本中识别所有<code>establishments</code>和<code>facilities</code>。
<st
我正在查看Spacy的代码以提取名词块（如下所示），但我不理解注释的部分：
<blockquote>
防止嵌套大
是否有一种简便的方法可以列出唯一的spacy令牌？
例如，我可以获得单词标记的列表，如下所示。<
我想在文本中自动提取一些理想的概念（名词短语）。我的计划是提取所有名词短语，然后将它们标记
我尝试使用以下命令通过pip（Windows 10、64）安装spacy：
“ pip install spacy”
我安装了pycharm，并安装
