也可以将Cython代码构建成Python包，并作为正常的Python包导入或发布（详细说明在此：http://cython.readthedocs.io/en/latest/src/tutorial/cython_tutorial.html#）。这项工作比较花费时间，主要是要处理所有平台上的兼容性问题。如果需要示例的话，spaCy 的安装脚本（https://github.com/explosion/spaCy/blob/master/...
但是,spaCy 做的远不止这些,它使我们能够访问文档和词汇表的完全覆盖的 C 结构,我们可以在 Cython 循环中使用这些结构,而不必自定义结构。 spaCy 的内部数据结构 与spaCy Doc 对象关联的主要数据结构是 Doc 对象,该对象拥有已处理字符串的 token 序列(「单词」)以及 C 对象中的所有称为 doc.c 的标注,它是一...
从现在开始,最好的资料也许是这份综述性的Cython 教程(http://cython.readthedocs.io/en/latest/src/tutorial/index.html)和介绍 spaCy 自然语言处理的Cython 页面(https://spacy.io/api/cython)。 如果你还想要获得更多类似的内容,请记得给我们点赞哟! 相关资料 本文代码链接: https://github.com/huggingface/10...
还可以将 Cython 代码打包成 Python,然后像正常的 Python 包一样导入或发布,细节见此(http://cython.readthedocs.io/en/latest/src/tutorial/cython_tutorial.html) 。这种做法需要花费更多的时间,尤其是需要进行全平台发布的时候。如果需要参考,可以看看 spaCy 的安装脚本(https:///explosion/spaCy/blob/master/setu...
You’ll use these units when you’re processing your text to perform tasks such as part-of-speech (POS) tagging and named-entity recognition, which you’ll come to later in the tutorial. In spaCy, the .sents property is used to extract sentences from the Doc object. Here’s how you ...
你还可以将你的 Cython 代码构建为 Python 包,并将其作为常规 Python 包导入/发布,详见下方地址。这可能需要一些时间才能开始工作,尤其在全平台上。如果你需要一个有效示例,spaCy』s install script 是一个相当全面的例子。 导入教程:http://cython.readthedocs.io/en/latest/src/tutorial/cython_tutorial.html# ...
自然语言处理 (NLP): 使用 NLTK, SpaCy, Gensim, Hugging Face Transformers 等库进行文本处理、情感分析、机器翻译、文本生成、对话系统等NLP任务。计算机视觉 (CV): 使用 OpenCV, Pillow, Scikit-image 等库进行图像处理、图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别等CV任务。强化学习 (RL): 使用 OpenAI Gym, ...
Spacy 用于数据可视化的Python库: Matplotlib Seaborn Bokeh 用于建模的Python库: Scikit-learn TensorFlow PyTorch 用于模型解释的Python库: Lime H2O 用于语音处理的Python库: Librosa Madmom pyAudioAnalysis 用于图像处理的Python库: OpenCV-Python Scikit-image ...
自然语言处理:Python 在处理文本数据和自然语言处理方面也具备很强的能力,如 NLTK、spaCy 等库为开发者提供了丰富的工具和算法。 Python 语言版本历史: 各个版本支持时间: Python 官方网站:https://www.python.org/ Python入门教程:https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html ...
现在我们尝试使用 spaCy 和 Cython 来加速 Python 代码。 首先,我们要确定使用哪种数据结构。我们需要一个 C 类型的数组存放数据集,其中用指针指向每个文档的 TokenC 数组。还要将测试字符(“run”和“NN”)转成 64 位哈希值。 当所有需要处理的数据都变成了 C 类型对象,我们就能以纯 C 语言的速度迭代数据集。