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SpaCy中文模型 | Chinese_models_for_SpaCy:支持中文的SpaCy模型

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简介:
简介:Chinese_models_for_SpaCy是专为中文设计的SpaCy语言处理模型,提供高效精准的分词、词性标注和实体识别等自然语言处理功能。 SpaCy官方中文模型现已上线,本项目“推动SpaCy中文模型开发”的任务已完成,将进入维护状态,后续更新仅进行bug修复。感谢各位用户的长期关注和支持。 SpaCy中文模型为SpaCy提供了中文数据支持。当前版本仍处于beta公开测试阶段。 在线演示基于Jupyter notebook的平台展示中。 特性 部分王小明在北京的清华大学读书这个Doc对象的属性信息: NER(新!) 部分王小明在北京的清华大学读书这个Doc对象的NER信息: 开始使用SpaCy的基础知识,需版本大于2。 系统要求:Python 3。 安装方法如下: 下载模型后,请从页面获取模型文件。假设所下载的模型名为zh_core_web_sm-2.x.tar.gz。 安装模型 通过命令行执行以下操作进行安装: pip install zh_core_web_sm-2.x.x.tar.gz 为了方便在Rasa NLU等框架中使用,需要为这个模型建立一个链接,可以通过如下命令实现: spacy link zh_core_web_sm zh

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客服
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  • SpaCy | Chinese_models_for_SpaCy:SpaCy
    优质
    简介:Chinese_models_for_SpaCy是专为中文设计的SpaCy语言处理模型,提供高效精准的分词、词性标注和实体识别等自然语言处理功能。 SpaCy官方中文模型现已上线,本项目“推动SpaCy中文模型开发”的任务已完成,将进入维护状态,后续更新仅进行bug修复。感谢各位用户的长期关注和支持。 SpaCy中文模型为SpaCy提供了中文数据支持。当前版本仍处于beta公开测试阶段。 在线演示基于Jupyter notebook的平台展示中。 特性 部分王小明在北京的清华大学读书这个Doc对象的属性信息: NER(新!) 部分王小明在北京的清华大学读书这个Doc对象的NER信息: 开始使用SpaCy的基础知识,需版本大于2。 系统要求:Python 3。 安装方法如下: 下载模型后,请从页面获取模型文件。假设所下载的模型名为zh_core_web_sm-2.x.tar.gz。 安装模型 通过命令行执行以下操作进行安装: pip install zh_core_web_sm-2.x.x.tar.gz 为了方便在Rasa NLU等框架中使用,需要为这个模型建立一个链接,可以通过如下命令实现: spacy link zh_core_web_sm zh
  • PythonSpaCy数据
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    简介:Python中SpaCy的中文数据模型提供高效精准的中文文本处理功能,包括分词、词性标注和实体识别等自然语言处理任务。 SpaCy 提供了中文数据模型。
  • Spacy版本:zh_core_web_sm-2.3.0和zh_core_web_md-2.3.1
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    这段简介是关于Spacy的两个针对中文处理的模型版本。zh_core_web_sm-2.3.0是一个轻量级的模型,适用于速度要求较高的场景;而zh_core_web_md-2.3.1则提供更为全面的功能和更高的准确度,适合对精度有较高需求的应用环境。 下载 https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/zh_core_web_sm-2.3.0/zh_core_web_sm-2.3.0.tar.gz 时速度较慢,希望有更快速的下载方式。
  • Spacy英语
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    Spacy包的英语模型是一种高效的自然语言处理工具,专为英文文本设计,支持如词性标注、命名实体识别等任务。 Spacy的英文模型是进行文本分类时深度学习和机器学习项目中的重要工具。
  • spaCy语言库 zh_core_web_sm-3.1.0
    优质
    简介:spaCy是一款功能强大的自然语言处理Python库,zh_core_web_sm-3.1.0为其适用于中文的轻量级模型版本,支持分词、词性标注和实体识别等任务。 Spacy的中文语言包包含以下组件:tok2vec、tagger、parser、sender、ner 和 attribute_ruler。安装方法为:pip install YOUR_PATH/zh_core_web_sm-3.1.0.tar.gz 使用方式如下: ```python import spacy nlp = spacy.load(zh_core_web_sm) ```
  • Spacy版本工具包
    优质
    Spacy中文版本是一款功能强大的自然语言处理库,专为中文设计,提供高效的实体识别、分词及词性标注等服务,助力开发者快速构建高性能的应用程序。 使用Spacy中文工具包时,可以通过`nlp = spacy.load(../zh_model)`来加载模型,并直接用于常见的NLP任务。
  • Spacy en-core-web-sm-2.0.0(2.1.0, 2.2.5)/en-core-web-md-2.0.0...
    优质
    Spacy英文模型(en-core-web-sm/en-core-web-md)提供小/中规模的预训练数据集,适用于英语文本处理任务,如命名实体识别、词性标注等。 下载 https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_md-2.0.0/en_core_web_md-2.0.0.tar.gz 时速度较慢。
  • Spacy-CLD:适用于spaCy 2.0+语言识别插件
    优质
    Spacy-CLD是一款专为spaCy 2.0及以上版本设计的语言识别工具。它能高效准确地检测文本中的语言,支持多种编程环境,助力自然语言处理任务。 spaCy-CLD:将简单的语言检测引入spaCy 该软件包是用于向spaCy的文本处理管道添加语言检测功能。 安装: ``` pip install spacy_cld ``` 用法: 将spaCy-CLD组件添加到处理管道相对简单: ```python import spacy from spacy_cld import LanguageDetector nlp = spacy.load(en) language_detector = LanguageDetector() nlp.add_pipe(language_detector) doc = nlp(This is some English) ``` 以上是使用spaCy-CLD的简要说明。
  • spaCy-zh_core_web_sm-2.3.1.tar.gz
    优质
    spaCy-zh_core_web_sm-2.3.1.tar.gz 是一个预训练的中文模型文件,适用于 spaCy 库进行自然语言处理任务。该压缩包包含了一个轻量级的语言资源模型,支持分词、词性标注和依存句法分析等基本功能。 Spacy是Python进行自然语言处理常用的库之一。由于GitHub上配套的中文资源包下载速度非常慢,希望这款工具能够更加好用。安装前,请确保已经安装了Spacy 2.3.0版本,之后可以直接使用pip install命令加上路径来完成安装过程。
  • Spacy-2.0.18-cp34-cp34m-win32
    优质
    这是一条关于Spacy库特定版本(2.0.18)及其兼容Python 3.4环境下的Windows 32位系统的发行包信息。 spacy-2.0.18-cp34-cp34m-win32