试试from spacy.lang.en.stop_words import STOP_WORDS，然后你就可以显式检查单词是否在集合中from sp...
>>> import spacy >>> nlp = spacy.load("en") >>> nlp.vocab["the"].is_stop = False >>> nlp.vocab["definitelynotastopword"].is_stop = True >>> sentence = nlp("the word is definitelynotastopword") >>> sentence[0].is_stop False >>> sentence[3].is_stop True 注意:这似乎...
is_stop:单词是否为停用词(如“the”,“a”等)。 3、词性标注(Part-of-speech Tagging) 词性标注是将每个单词标记为其词性的过程。在SpaCy中,可以使用pos_属性获取每个单词的词性标注。 复制 importspacynlp=spacy.load("en_core_web_sm")text="This is a sample sentence."doc=nlp(text)fortoken in doc:...
# token.shape_: 单词的形状信息,例如,单词的大小写,是否有标点符号等。# token.is_alpha: 这是一个布尔值,用于检查token是否全部由字母组成。# token.is_stop: 这是一个布尔值,用于检查token是否为停用词(如“the”、“is”等在英语中非常常见但通常不包含太多信息的词)。fortokenindoc:print(token.text,t...
当我在循环中运行一个额外的adjsy += [token.text for token in doc if (not token.is_stop and not token.is_punct and token.pos_ == "ADJ")]时,一切都正常,但我只是不能指定该ADJ之前或之后的单词。 我可以通过以下方式迭代一个简单的字符串: 代码语言:javascript 复制 for token in doc: if tok...
IS_PUNCT, IS_SPACE, IS_STOPtoken文本是标点,空白,停用词 LIKE_NUM, LIKE_URL, LIKE_EMAILtoken文本类似于数字,网址,邮件地址 POS, TAG, DEP, LEMMA, SHAPEtoken文本的词性之类的…… 可获取的pattern就是大写的token属性,和匹配相关的大部分属性如下: ...
# the --- is stopword: True # table --- is stopword: False 词形还原 词形还原(Lemmatization)指定单词的基本形式。 例如,“was”的词根是“be”,“dogs”的词根是“dog”。 import spacy nlp = spacy.load("en_core_web_sm") doc = nlp("The cat is on the table") ...
is_noise = False if token.pos_ in noisy_pos_tags: is_noise = True elif token.is_stop == True: is_noise = True elif len(token.string) <= min_token_length: is_noise = True return is_noise def cleanup(token, lower = True): ...
load('en') doc = nlp(u'Your text here') # all tokens that arent stop words or punctuations words = [token.text for token in doc if not token.is_stop and not token.is_punct] # noun tokens that arent stop words or punctuations nouns = [token.text for token in doc if (not token...
# table --- is stopword: False 词形还原 词形还原(Lemmatization)指定单词的基本形式。例如,“was”的词根是“be”,“dogs”的词根是“dog”。 import spacy nlp = spacy.load("en_core_web_sm") doc = nlp("The cat is on the table")