Покрывать разбор слова по составу: Страница не найдена

Содержание

Определение, фонетический (звуко-буквенный) разбор и разбор слова по составу

На данной странице представлено лексическое значение слова «покрыть», а также сделан звуко-буквенный разбор и разбор слова по составу с транскрипцией и ударениями.

Оглавление:

  1. Значение слова
  2. Звуко-буквенный разбор
  3. Разбор по составу

Значение слова

ПОКРЫТЬ, рою, роешь; ытый; сов.

1. см. крыть.

2. кого-что. Положить, наложить сверху на кого-что-н. П. кого-н. одеялом. П. голову платком (повязать платок). П. забор краской (покрасить).

3. кого-что. Заполнить, усеять чем-н. по поверхности. Облака покрыли небо. П. переплёт тиснёными узорами. Тело покрыто сыпью.

4. что. О звуках: заглушить, превзойдя в силе. Оркестр покрыл шум толпы. П. речь аплодисментами. П. слова рассказчика смехом.

5. что. Возместить чем-н. П. задолженность. П. издержки, расходы.

6. кого-что. Помочь укрыть, скрыть, не выдав чей-н. проступок, преступление. П. своих сообщников. П. чьюн. вину. П. грех.

7. что. Передвигаясь, преодолеть какое-н. расстояние. Самолёт покрыл большие пространства.

8. кого (что). О животных: оплодотворить (спец.).

Покрыть позором или презрением кого-что (книжн.) навлечь на кого-что-н. позор, презрение.

Покрыть славой кого-что (высок.) прославить кого-что-н.

Покрыть тайной что (книжн.) скрыть, сделать совершенно неизвестным для других.

| несов. покрывать, аю, аешь.

| сущ. покрытие, я, ср. (ко 2, 3, 5, 6, 7 и 8 знач.).

Фонетический (звуко-буквенный) разбор

покры́ть

покрыть — слово из 2 слогов: по-крыть. Ударение падает на 2-й слог.

Транскрипция слова: [пакрыт’]

п — [п] — согласный, глухой парный, твёрдый (парный)
о — [а] — гласный, безударный
к — [к] — согласный, глухой парный, твёрдый (парный)
р — [р] — согласный, звонкий непарный, сонорный (всегда звонкий), твёрдый (парный)
ы — [ы] — гласный, ударный
т — [т’] — согласный, глухой парный, мягкий (парный)
ь — не обозначает звука

В слове 7 букв и 6 звуков.

Цветовая схема: покрыть

Ударение в слове проверено администраторами сайта и не может быть изменено.

Разбор слова «покрыть» по составу

покрыть (программа института)
покрыть (школьная программа)

Части слова «покрыть»: по/кры/ть
Часть речи: глагол
Состав слова:
по — приставка,
кры — корень,
ть — суффикс,
нет окончания,
покры — основа слова.

Примечание: ть является формообразующим суффиксом и не входит в основу слова, но во многих школьных программах ть отмечается как окончание.

What does npm exec do? What is the difference between «npm exec» and «npx»?

What are the building blocks of OWL ontologies?

Learn more about «RDF star», «SPARQL star», «Turtle star», «JSON-LD star», «Linked Data star», and «Semantic Web star».

The Hadamard gate is one of the simplest quantum gates which acts on a single qubit.

Learn more about the bra–ket notation.

Progressive Cactus is an evolution of the Cactus multiple genome alignment protocol that uses the progressive alignment strategy.

The Human Genome Project is an ambitious project which is still underway.

What are SVMs (support vector machines)?

Find out more in Eckher’s article about TensorFlow. js and linear regression.

On the importance of centralised metadata registries at companies like Uber.

Facebook’s Nemo is a new custom-built platform for internal data discovery. Learn more about Facebook’s Nemo.

What is Data Commons (datacommons.org)? Read Eckher’s introduction to Data Commons (datacommons.org) to learn more about the open knowledge graph built from thousands of public datasets.

Learn more about how Bayer uses semantic web technologies for corporate asset management and why it enables the FAIR data in the corporate environment.

An introduction to WikiPathways by Eckher is an overview of the collaboratively edited structured biological pathway database that discusses the history of the project, applications of the open dataset, and ways to access the data programmatically.

Eckher’s article about question answering explains how question answering helps extract information from unstructured data and why it will become a go-to NLP technology for the enterprise.

Read more about how document understanding AI works, what its industry use cases are, and which cloud providers offer this technology as a service.

Lexemes are Wikidata’s new type of entity used for storing lexicographical information. The article explains the structure of Wikidata lexemes and ways to access the data, and discusses the applications of the linked lexicographical dataset.

The guide to exploring linked COVID-19 datasets describes the existing RDF data sources and ways to query them using SPARQL. Such linked data sources are easy to interrogate and augment with external data, enabling more comprehensive analysis of the pandemic both in New Zealand and internationally.

The introduction to the Gene Ontology graph published by Eckher outlines the structure of the GO RDF model and shows how the GO graph can be queried using SPARQL.

The overview of the Nobel Prize dataset published by Eckher demonstrates the power of Linked Data and demonstrates how linked datasets can be queried using SPARQL. Use SPARQL federation to combine the Nobel Prize dataset with DBPedia.

Learn why federated queries are an incredibly useful feature of SPARQL.

What are the best online Arabic dictionaries?

How to pronounce numbers in Arabic?

List of months in Maori.

Days of the week in Maori.

The list of country names in Tongan.

The list of IPA symbols.

What are the named entities?

What is computational linguistics?

Learn how to use the built-in React hooks.

Learn how to use language codes in HTML.

Learn about SSML.

Browse the list of useful UX resources from Google.

Where to find the emoji SVG sources?.

What is Wikidata?

What’s the correct markup for multilingual websites?

How to use custom JSX/HTML attributes in TypeScript?

Learn more about event-driven architecture.

Where to find the list of all emojis?

How to embed YouTube into Markdown?

What is the Google Knowledge Graph?

Learn SPARQL.

Explore the list of coronavirus (COVID-19) resources for bioinformaticians and data science researchers.

Sequence logos visualize protein and nucleic acid motifs and patterns identified through multiple sequence alignment. They are commonly used widely to represent transcription factor binding sites and other conserved DNA and RNA sequences. Protein sequence logos are also useful for illustrating various biological properties of proteins. Create a sequence logo with Sequence Logo. Paste your multiple sequence alignment and the sequence logo is generated automatically. Use the sequence logo maker to easily create vector sequence logo graphs. Please refer to the Sequence Logo manual for the sequence logo parameters and configuration. Sequence Logo supports multiple color schemes and download formats.

Sequence Logo is a web-based sequence logo generator. Sequence Logo generates sequence logo diagrams for proteins and nucleic acids. Sequence logos represent patterns found within multiple sequence alignments. They consist of stacks of letters, each representing a position in the sequence alignment. Sequence Logo analyzes the sequence data inside the user’s web browser and does not store or transmit the alignment data via servers.

Te Reo Maps is an online interactive Maori mapping service. All labels in Te Reo Maps are in Maori, making it the first interactive Maori map. Te Reo Maps is the world map, with all countries and territories translated into Maori. Please refer to the list of countries in Maori for the Maori translations of country names. The list includes all UN members and sovereign territories.

Phonetically is a web-based text-to-IPA transformer. Phonetically uses machine learning to predict the pronunciation of English words and transcribes them using IPA.

Punycode.org is a tool for converting Unicode-based internationalized domain names to ASCII-based Punycode encodings. Use punycode.org to quickly convert Unicode to Punycode and vice versa. Internationalized domains names are a new web standard that allows using non-ASCII characters in web domain names.

My Sequences is an online platform for storing and analyzing personal sequence data. My Sequences allows you to upload your genome sequences and discover insights and patterns in your own DNA.

Словообразовательный словарь «Морфема» дает представление о морфемной структуре слов русского языка и слов современной лексики. Для словообразовательного анализа представлены наиболее употребительные слова современного русского языка, их производные и словоформы. Словарь предназначен школьникам, студентам и преподавателям. Статья разбора слова «сладкоежка» по составу показывает, что это слово имеет два корня, соединительную гласную, суффикс и окончание. На странице также приведены слова, содержащие те же морфемы. Словарь «Морфема» включает в себя не только те слова, состав которых анализируется в процессе изучения предмета, но и множество других слов современного русского языка. Словарь адресован всем, кто хочет лучше понять структуру русского языка.

Разбор слова «кормушка» по составу.

Разбор слова «светить» по составу.

Разбор слова «сбоку» по составу.

Разбор слова «шиповник» по составу.

Разбор слова «народ» по составу.

Разбор слова «впервые» по составу.

Разбор слова «свежесть» по составу.

Разбор слова «издалека» по составу.

Разбор слова «лесной» по составу.

Морфологический разбор деепричастия «покрывая» онлайн. План разбора.

Для слова «покрывая» найден 1 вариант морфологического разбора

  1. Часть речи. Общее значение
    Часть речи слова «покрывая» — деепричастие
  2. Морфологические признаки.
    1. покрывать (неопределённая форма глагола)
    2. неизменяемая форма, несовершенный вид, настоящее время
  3. Слабый камень этот беспрестанно щелушится и осыпается, покрывая мелким мусором проложенную под обрывом узенькую проездную дорожку.

    Выполняет роль обстоятельства.

Поделитесь страницей с друзьями — это лучшая благодарность

Морфологический разбор другого слова

План разбора деепричастия

  1. Часть речи. Общее значение
  2. Морфологические признаки.
    1. Начальная форма (неопределенная форма глагола)
    2. Неизменяемость
    3. Вид (совершенный (что сделать?) или несовершенный (что делать?)
    4. переходный (употребляется с сущeствительным в винительном падеже без предлога)/ непереходный (не употребляется с существительным в винительном падеже без предлога).
    5. Возвратность (-сь)
  3. Синтаксическая роль (подчеркнуть как член предложения, является главным или второстепенным членом предложения)

Поделитесь страницей с друзьями — это лучшая благодарность

Оцени материал

8 голосов, оценка 4.625 из 5

План разбора составлен на основе общих правил, в зависимости от класса и предпочтений учителя ответ может отличаться. Если ваш план разбора отличается от представленного, просто сопоставьте его с данными нашего ответа.

Если морфологический разбор деепричастия «покрывая» имеет несколько вариантов, то выберите наиболее подходящий вариант разбора исходя из контекста предложения.

 Разборы производились исходя из заложенного программного алгоритма, результаты в редких случаях могут быть недостоверны, если вы нашли несоответствие пожалуйста сообщите нам. Представленный результат используется вами на свой страх и риск.

Все о синтаксическом анализе: что это такое и как оно связано с программным обеспечением для преобразования текста в речь | Алекс Кителингер | Voice Tech Podcast

Суть этого, помимо прекрасного предлога, заставляющего всех вас услышать немного классической игры слов, заключается в том, чтобы показать, что наличия всех слов во фразе недостаточно, чтобы обрести ее полное значение во многих словах. случаи. Мы, люди, чертовски хорошо умеем интерпретировать значение предложения из контекста (идите, люди!), Но для машин это сложный процесс. Когда мы говорим о синтаксическом анализе в компьютерной лингвистике, эти предложения должны интерпретироваться с помощью установленной грамматики: установленного набора правил того, как работает данный язык, чтобы определить, что является «грамматическим», а что нет.Это используется в качестве основы для разбивки предложения на возможные интерпретации. Я говорю «возможно» здесь очень сознательно, поскольку человеческие языки в целом (конечно, английский) имеют большую тенденцию к двусмысленности. Обычно это достигается с помощью одного из нескольких методов машинного обучения; большая часть этого основана на частоте определенных типов высказываний. В одном из первоначально предложенных методов синтаксического анализа (с использованием вероятностных контекстно-свободных грамматик ) неоднозначное предложение будет сравниваться с другими экземплярами того же или аналогичного предложения и просто давать вероятность каждой данной интерпретации.С тех пор мы прошли долгий путь, но есть, что рассказать… так что я не буду! По крайней мере, не сегодня.

Более интересным, пожалуй, является текущая реализация того, как работают наши голосовые помощники. Alexa, например, не выполняет всю эту тяжелую работу локально (как и другие, хотя это может быть не всегда …) Ваше устройство Echo будет принимать звуковой файл, который он получил (прочтите мой последний пост, если вы любопытно, как работает эта магия), и передать его в службу Alexa, размещенную в облаке Amazon, и основная часть обработки выполняется там.Даже в этом случае работа очень урезана по сравнению с этой весомой сравнительной моделью. Alexa действует на основе нескольких ключевых элементов, которые она ищет в запросе, и использует их для определения основного значения того, что вы ищете. Ниже приведен пример запроса из отличного руководства для тех, кто хочет получить краткий обзор начала разработки для устройств с поддержкой Alexa:

Способ анализа запроса Alexa (вверху) и данные, которые он отправляет навыку (внизу) (Источник)

Эти и большинство примеров такого же типа запросов от голосовых помощников заметно упрощены, так как все, что действительно нужно сделать, это определить названия вызова и навыков, а затем проанализировать, где «высказывание» ”Есть и будет основываться только на этом небольшом фрагменте.Даже в этом случае гораздо проще разобрать, когда структура запроса уже известна; вы просите устройство выполнить за вас задачу, и это сильно ограничивает возможности того, что вы могли бы сказать.

В этом много всего, и я только начинаю царапать поверхность, но суть в том, что «разбор» того, что вы говорите за пределами виртуальных помощников, — это огромное испытание, связанное с ошибками и несоответствиями, особенно если учесть, что то, как мы, люди, говорим, откровенно говоря, содержит ошибки и несоответствия.Даже в этом ограниченном контексте, который мы оцениваем с помощью Alexa, предстоит проделать большую работу. Я определенно планирую продолжить копаться в мельчайших деталях того, что происходит от A до B, но я надеюсь, что этот небольшой взгляд был, по крайней мере, немного проницательным!

Часто задаваемые вопросы о проверке грамматики в Word

  • Что означает наличие в Word средства проверки грамматики «естественного языка»?

    Средство проверки грамматики в Word выполняет всесторонний и точный анализ (также известный как «синтаксический анализ») отправленного текста, вместо того, чтобы просто использовать серию эвристик (или сопоставление с образцом) для выявления ошибок.Инструмент проверки грамматики анализирует текст на синтаксическом уровне и на более глубоком, логическом уровне, чтобы понять взаимосвязь между действиями и людьми или вещами, которые выполняют эти действия. Например, средство проверки грамматики Word анализирует следующее сложное предложение

    Легенда гласит, что это Королевство было создано тремя древними магами, чьи магические силы правили миром и сделали их бессмертными и всемогущими. и переписывает его с пассивного голоса на активный для ясности.Инструмент проверки грамматики также выделяет относительное предложение между запятыми:

    Легенда гласит, что это Королевство создали три древних мага, чьи магические силы правили миром и сделали их бессмертными и всемогущими. Примечание. Эта функция не включена по умолчанию. Чтобы включить эту функцию, выполните следующие действия:

    1. Начальное слово.

    2. В меню Инструменты щелкните
      Параметры .

    3. На вкладке Орфография и грамматика в области Грамматика измените поле Стиль письма на Грамматика и стиль .

    4. Нажмите ОК , чтобы закрыть диалоговое окно
      Параметры .

  • Кто разработал средство проверки грамматики Word?

    Средство проверки грамматики полностью разработано и принадлежит Microsoft.

  • В чем основные различия между инструментом проверки грамматики Word и другими решениями сторонних поставщиков для проверки грамматики?

    Одно из ключевых различий между средством проверки грамматики Word и другими решениями проверки грамматики заключается в том, что средство проверки грамматики в Word использует передовые методы синтаксического анализа для понимания структуры предложения. Сторонние решения для проверки грамматики могут в основном полагаться на «сопоставление с образцом».«Сопоставление с образцом» означает, что программа использует метод сопоставления проверенного текста с образцами текста, которые хранятся во внутренней базе данных.

  • Как называются файлы средства проверки грамматики и где они установлены?

    Программа Word Setup по умолчанию устанавливает средство проверки грамматики. Средство проверки грамматики английского языка (США) состоит из двух файлов:

    .

    • Msgr3en.dll установлена ​​в следующую папку:

      Диск : \ Program Files \ Common Files \ Microsoft Shared \ Proof \ 1033

    • Msgr3en. lex установлен в следующую папку:

      Диск : \ Program Files \ Common Files \ Microsoft Shared \ Proof \

  • Сколько памяти требуется моему компьютеру, чтобы Word мог проверять грамматику в моем документе при вводе текста?

    Word автоматически включает средство проверки грамматики, если на вашем компьютере достаточно свободной памяти.Метод проверки грамматики, который включается при установке и первом запуске Word, зависит от объема доступной памяти на вашем компьютере.

    Использование средства проверки грамматики вручную (8 МБ или более):

    Для запуска средства проверки грамматики при нажатии кнопки «Орфография и грамматика» в меню «Инструменты» на вашем компьютере должно быть более 8 мегабайт (МБ) физической памяти. Если у вас меньше 8 МБ, функция проверки грамматики при вводе отключена по умолчанию при первом запуске Word.

    Автоматически использовать средство проверки грамматики (12 МБ или более):

    Для запуска проверки грамматики при постоянном вводе параметра (для отображения грамматических ошибок с волнистым подчеркиванием) на вашем компьютере должно быть не менее 12 МБ физической ОЗУ . Если на вашем компьютере меньше 12 МБ ОЗУ, при первом запуске Word устанавливается флажок «Скрыть грамматические ошибки».

    Чтобы включить Проверять грамматику при вводе , наведите указатель на «Параметры» в меню «Инструменты», щелкните вкладку «Орфография и грамматика», а затем щелкните, чтобы установить флажок «Проверка грамматики при вводе ».

    Примечание. Для всех западноевропейских языков, кроме английского, опция
    Проверять грамматику при вводе по умолчанию отключена. (Средство проверки грамматики английского языка входит в состав всех версий Word.)

  • Где находятся записи реестра для средства проверки грамматики?

    Важно! Этот раздел, метод или задача содержат шаги, которые говорят вам, как изменить реестр. Однако при неправильном изменении реестра могут возникнуть серьезные проблемы.Поэтому убедитесь, что вы внимательно выполните следующие действия. Для дополнительной защиты сделайте резервную копию реестра перед его изменением. Затем вы можете восстановить реестр в случае возникновения проблемы. Для получения дополнительных сведений о резервном копировании и восстановлении реестра щелкните следующий номер статьи базы знаний Microsoft:

    322756 Как создать резервную копию и восстановить реестр в Windows
    Параметры грамматики для каждого пользователя:

    Примечание Word создает этот параметр, если параметр не существует в реестре Windows:

    HKEY_CURRENT_USER \ Software \ Microsoft \ Shared Tools \ Proofing Tools \ Grammar \ MSGrammar В этом подразделе Word регистрирует номер версии грамматики (3.0 в случае английского), идентификаторы языков (1033 в случае американского английского) и настройки грамматики, которые вы выбираете на вкладке Орфография и грамматика в диалоговом окне Параметры (меню Инструменты). В Word вы можете выбрать два стиля письма на вкладке «Орфография и грамматика»: «Грамматика и стиль» или «Только грамматика». Эти параметры определены в записях «Имя» в подразделе «Набор параметров 0» и в подразделе «Набор параметров 1». Для каждого из этих параметров вы также можете установить правила, которые Word использует для проверки грамматики. Чтобы установить эти правила, нажмите «Настройки» на вкладке «Орфография и грамматика».Эти настройки также хранятся в виде двоичных инструкций в записях данных в подразделе Option Set 0 и Option Set 1 подразделе.

    Примечание. Если вы обновили более раннюю версию Word, записи имен будут определены как случайные, стандартные, формальные, технические или специальные, а не только как «Грамматика и стиль» или «Грамматика». В этом случае в реестре будут подключи от Option Set 0 до Option Set 4, которые соответствуют каждому из этих стилей записи.

    Настройки грамматической машины:

    Примечание. Этот параметр должен существовать для проверки грамматики на определенном языке.

    HKEY_LOCAL_MACHINE \ Software \ Microsoft \ Shared Tools \ Proofing Tools \ Grammar Под этим ключом находятся идентификаторы языков (1033, 2057, 3081), атрибуты стиля Normal и значения Dictionary и Engine, которые содержат, соответственно, полные пути к Файлы .lex и .dll.

    Примечание. Не все файлы проверки грамматики языка автоматически регистрируются после копирования файлов грамматики в определенное место. Поэтому всегда рекомендуется использовать программу установки для установки файлов проверки грамматики (и других средств проверки).

  • Почему средство проверки грамматики помечает слова, которые не следует отмечать, и почему предлагает неправильные предложения?

    Как правило, средство проверки грамматики неправильно отмечает слова или предлагает неверные предложения, когда синтаксический анализатор (то есть компонент проверки грамматики, который анализирует лингвистическую структуру предложения) не может определить правильную структуру анализируемого предложения.

    Несмотря на то, что инструмент проверки грамматики является современным в своей категории, он (как и любая другая имеющаяся в продаже программа проверки грамматики) не идеален.Поэтому, когда вы используете средство проверки грамматики, вы можете столкнуться с некоторым количеством «ложных» или «подозрительных» отметок и последующих неправильных предложений; однако средство проверки грамматики в Word 2002 и более поздних версиях значительно улучшено по сравнению с более ранними версиями Microsoft Word.

  • Почему средство проверки грамматики не может обнаружить ошибки во фразе «Мы посетили два магазина, чтобы …»?

    Средство проверки грамматики предназначено для выявления ошибок, которые обычные пользователи совершают каждый день. Вы всегда можете составлять предложения, которые могут сбить с толку инструмент проверки грамматики.

  • Когда средство проверки грамматики работает в фоновом режиме (волнистые подчеркивания), почему он помечает ошибки в другом порядке, чем когда я нажимаю «Орфография и грамматика» в меню «Инструменты»?

    При выборе пункта «Орфография и грамматика» в меню «Инструменты» средство проверки грамматики запускается на переднем плане и управляет документом. То есть, вы не можете работать со своим документом, пока инструмент проверки грамматики проверяет ваш документ.

    Однако, когда средство проверки грамматики работает в фоновом режиме (волнистые подчеркивания), оно пытается добиться логического потока слева направо и не так критично для структуры предложения, как при запуске проверки грамматики. инструмент вручную (на переднем плане). Поэтому, когда средство проверки грамматики работает в фоновом режиме, ошибка, помеченная первой, всегда является той, которая возвращает предложение, независимо от ее положения в предложении.

  • Почему «Игнорировать все» не работает так, как я ожидал?

    Например, если я нажму «Игнорировать все» для этого предложения, которое помечено как фрагмент

    После обеда.в том же сеансе проверки инструмент проверки грамматики останавливается на других предложениях, которые также помечены как фрагменты, например:

    Над моим трупом. Инструмент проверки грамматики классифицирует (внутренне) эти два предложения как разные типы фрагментов. В этих примерах средство проверки грамматики игнорирует один из этих типов, но не другой. Отсюда очевидная несогласованность в том, как работает «Игнорировать все».

  • Почему ошибки помечаются не в порядке слева направо?

    В большинстве случаев средство проверки грамматики пытается помечать ошибки слева направо. В некоторых случаях это невозможно, потому что средство проверки грамматики хочет, чтобы вы сначала исправили наиболее логичную ошибку (эта ошибка может быть не первой). В этом случае ошибки пунктуации или пробелов помечаются перед конкретными или ограниченными грамматическими ошибками.

  • Почему одни пассивные предложения помечаются и предлагается переписать, а другие пропускаются?

    Примечание. Эта проблема возникает с другими правилами в дополнение к правилу пассивного построения.

    Например, следующее пассивное предложение не помечается:

    Срок действия настоящего Соглашения начинается с Даты вступления в силу и продолжается до тех пор, пока Volcano Coffee не расторгнет его в письменной форме в любое время, с указанием причины или без нее. Для определенных типов предложений, когда нет четкого синтаксического предмета, средство проверки грамматики не пытается пометить предложение.

  • Когда я щелкаю правой кнопкой мыши по грамматической ошибке (ошибка, отмеченная волнистым подчеркиванием), почему в контекстном меню не отображаются те же параметры, которые доступны в диалоговом окне «Орфография и грамматика»?

    Например, если элемент помечен, а средство проверки грамматики не предлагает предложения, единственные доступные варианты — игнорировать предложение (и, возможно, пропустить другие ошибки в этом предложении) или щелкнуть команду грамматики, чтобы вызвать проверку орфографии. и диалоговое окно «Грамматика».

    Для фонового режима (волнистые подчеркивания) инструмент проверки грамматики использует упрощенный интерфейс. Если вы хотите просмотреть все возможные ошибки в предложении, вы должны нажать Грамматика в контекстном меню.

  • Почему некоторые пары слов, которые часто путают, работают только в одном направлении?

    Например, в средстве проверки грамматики слова «блоха» и «бегство» помечены как слова, которые часто путают, но с парой «ваш» и «вы» только слово «ваш» помечается как часто путают слово.

    Средство проверки грамматики однонаправленно обрабатывает некоторые часто путающие пары слов, чтобы упростить задачу для синтаксического анализатора. Инструмент проверки грамматики был разработан таким образом, чтобы уменьшить количество элементов, которые помечаются инструментом проверки грамматики, но не являются истинными грамматическими ошибками.

  • Если предложение помечено как слишком длинное, почему это единственный совет для предложения?

    Длинные предложения часто трудно читать, как для людей, так и для средства проверки грамматики.Инструмент проверки грамматики недостаточно сложен, чтобы обнаруживать грамматические ошибки в длинных предложениях. Если вы сомневаетесь в грамматической точности длинного предложения, вам следует разбить его на более мелкие предложения.

  • Почему средство проверки правописания игнорирует текст, заключенный в кавычки?

    Средство проверки грамматики предполагает, что текст в прямой цитате не подлежит критике.

  • Почему средство проверки грамматики игнорирует текст во вложенных документах, таких как верхние и нижние колонтитулы и аннотации?

    Инструмент проверки грамматики не анализирует текст в верхних, нижних колонтитулах или примечаниях.Верхние и нижние колонтитулы обычно не содержат полных предложений. Точно так же аннотации могут быть написаны фрагментами предложений и не подходят для проверки грамматики.

  • Почему я не могу изменить параметры грамматики и стиля письма по умолчанию, например длину предложения?

    Эти значения по умолчанию встроены в грамматику и стиль письма. Грамматика и стиль письма по умолчанию, которые встроены, включают:

    В следующей таблице перечислены конкретные значения по умолчанию для встроенной грамматики и стиля письма.

    Параметр стиля Встроенная настройка
    —————————————— —————-

    Длина длинного предложения 60 слов

    Последовательные существительные более 3

    Последовательные предложные фразы более 3

    Слова в раздельных инфинитивах более 1

  • Что означает грамматическая статистика?

    Когда Microsoft Word завершит проверку орфографии и грамматики, он может отобразить информацию об уровне чтения документа, включая оценки читабельности (см. Вопрос 20).Каждый показатель удобочитаемости основан на среднем количестве слогов в слове и слов в предложении.

    Текст оценивается по 100-балльной шкале; чем выше оценка, тем легче понять документ. Для большинства стандартных документов стремитесь набрать примерно от 60 до 70 баллов.

  • На каких формулах основана эта статистика?

    Оценка Flesch Reading Ease

    Формула оценки Flesch Reading Ease:

    206.835 — (1,015 x ASL) — (84,6 x ASW)
    где:

    ASL = средняя длина предложения (количество слов, деленное на количество предложений)

    ASW = среднее количество слогов в слове (количество слогов деленное на количество слов)

    Оценка уровня успеваемости по Флешу-Кинкейду

    Оценка по шкале Флеша-Кинкейда оценивает текст на уровне начальной школы США. Например, оценка 8,0 означает, что восьмиклассник может понять документ. Для большинства стандартных документов стремитесь набрать примерно 7 баллов.От 0 до 8,0.

    Формула оценки уровня оценки Флеша-Кинкейда:

    (0,39 x ASL) + (11,8 x ASW) — 15,59
    где:

    ASL = средняя длина предложения (количество слов, деленное на количество предложений)

    ASW = среднее количество слогов в слове (число слогов, разделенных на количество слов)

  • Кто использует эти стандарты чтения?

    Различные государственные учреждения требуют, чтобы определенные документы или формы соответствовали определенным стандартам удобочитаемости.Например, в некоторых штатах требуется, чтобы у страховых бланков была определенная оценка удобочитаемости.

  • Сколько слов и фраз в грамматическом словаре?

    Грамматический словарь включает примерно 99 000 слов и словосочетаний в их неизменяемой форме. (То есть в это число не входят такие слова, как «go», «children» и т. Д., Которые являются изменяемыми формами «go» и «child». )

  • На чем основан грамматический словарь?

    Он основан на Словаре современного английского языка Лонгмана и Словаре английского языка американского наследия, третье издание.

  • Чем отличается инструмент проверки грамматики английского языка, если я использую его для текста на английском языке в Великобритании и на английском языке в США?

    Разница между проверкой текста на английском и американском языках заключается, прежде всего, в различиях в орфографии между двумя языками. Например, «цвет» в отличие от «цвет». Эти отклонения не влияют на грамматику.

    Большинство грамматических правил применимо ко всему английскому тексту (США и U.К.). Однако некоторые грамматические правила различаются в зависимости от выбранного языка:

    • Множественные предварительные модификаторы, которые очень часто используются в британском английском, помечаются не для британского английского, а для американского английского.

    • Соглашение между подлежащим и глаголом с собирательными существительными, где глагол используется во множественном числе, не помечается в британском английском, а помечается в U.С. Английский. См. Следующий пример:

    Команда планирует в ближайшее время мобилизоваться.

  • Почему некоторые объяснения не связаны с отмеченной ошибкой?

    Например, в предложении

    Пойдем домой. объяснение в инструменте проверки грамматики не упоминает конкретно сбивающую с толку пару let / let.

    Грамматические пояснения предназначены для охвата наиболее общих случаев в рамках каждого правила, чтобы не перегружать экранный текст.

  • (PDF) Влияние падежа и порядка слов на синтаксический анализ предложений на финском языке: анализ фиксации взгляда

    Фрейзер, Л. , и Флорес д’Аркайс, Г. (1989). Разбор, управляемый заполнителем: исследование заполнения пробелов на голландском языке.

    Журнал памяти и языка, 28, 331_344.

    Хакулинен А. и Карлссон Ф. (1980). Финский синтаксис в тексте: методология и некоторые результаты количественного исследования

    . Северный журнал лингвистики, 3, 93_129.

    Хакулинен А., Карлссон Ф. и Вилкуна М. (1980). Suomen tekstilauseiden piirteita

    ¨: Kvantitatiivinen

    tutkimus [Особенности финских текстовых предложений: количественное исследование]. Хельсинки: Департамент общего

    лингвистики, Хельсинкский университет.

    Хокинс, Дж. А. (1983). Универсалии порядка слов. Нью-Йорк: Academic Press.

    Hemforth, B., Konieczny, L., & Strube, G. (1993). Стратегии инкрементной синтаксической обработки и синтаксического анализа.

    Труды XV ежегодной конференции Общества когнитивных наук (стр. 539_544). Хиллсдейл, Нью-Джерси:

    Lawrence Erlbaum Associates, Inc.

    Holmes, V.M., & O’Regan, J.K. (1981). Паттерны фиксации глаз при чтении предложений относительного предложения

    . Журнал вербального обучения и вербального поведения, 20, 417_430.

    Hyo

    na

    ¨, J. (1995). Привлекают ли внимание читателей неправильные сочетания букв? Доказательства с местонахождения №

    прописью.Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и производительность, 21, 68_81.

    Hyo

    na

    ¨, J. & Lindeman, J. (1994). Синтаксический контекст влияет на распознавание слов: исследование развития.

    Скандинавский журнал психологии, 35, 27_37.

    Jarvella, R.J. (1979). Непосредственная обработка памяти и дискурса. В G.H. Бауэр (ред.), Психология

    обучения и мотивации (Том 13). Нью-Йорк: Academic Press.

    Каан, Э.(1997). Обработка неоднозначностей subject_object на голландском языке. Кандидатская диссертация, Гронинген (Нидерланды — страны

    ,

    ).

    Кайл, М. (1989). Достоверность реплики, стоимость реплики и типы обработки при понимании предложений на французском и

    испанском языках. В Б. МакУинни и Э. Бейтс (ред.), Межъязыковое исследование обработки предложений (стр. 77_

    117). Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.

    Кинг Дж. И Джаст М.А. (1991). Индивидуальные отличия в синтаксической обработке: Роль рабочей памяти

    .Журнал памяти и языка, 30, 580_602.

    Конечны, Л. (1996). Обработка человеческих предложений: подход к синтаксическому анализу, ориентированный на семантику. Фрайбург: Uni-

    versity of Freiburg, IIG-Berichte 3.

    Lorch, R.F., Jr., & Myers, J.L. (1990). Регрессионный анализ данных повторных измерений в когнитивных исследованиях

    . Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание, 16, 149_157.

    Макдональд, М.С., Перлмуттер, штат Нью-Джерси, и Зайденберг, М.С. (1994). Лексическая природа синтаксической неоднозначности

    Разрешение

    . Психологическое обозрение, 101, 676_703.

    MacWhinney, B., & Ple

    íh, C. (1988). Обработка ограничительных относительных предложений на венгерском языке. Cogni-

    ция, 29, 95_141.

    MacWhinney, B., Ple

    íh, C., & Bates, E. (1985). Развитие толкования предложений на венгерском —

    ian. Когнитивная психология, 17, 178_209.

    Меклингер, А., Шриферс, Х., Steinhauer, K., & Friederici, A. (1995). Обработка относительных предложений

    , различающихся по синтаксическим и семантическим параметрам: анализ связанных с событием потенциалов. Память и

    Познание, 23, 477_494.

    Митчелл, округ Колумбия, Куетос, Ф., Корли, M.M.B., & Brysbaert, M. (1995). Основанные на воздействии модели анализа человека

    : доказательства использования грубых (нелексических) статистических записей. Journal of Psycholin-

    Guistic Research, 24, 469_488.

    Muller, P., Cavegn, D., d’Ydewalle, G., & Gro

    ner, R. (1993). Сравнение нового трекера лимба, техники отражения роговицы

    , отслеживания взгляда Пуркинье и электроокулографии. В G. d’Ydewalle & J. Van

    Rensbergen (Eds.), Perception and co gnition: Advances in ey e motion research (стр. 393_401).

    Амстердам: Северная Голландия.

    Ниеми Дж., Лайне М. и Туоминен Дж. (1995). Когнитивная морфология на финском языке: основы новой модели

    .Язык и когнитивные процессы, 9, 423_446.

    Payne, D.L. (Ред.) (1992). Прагматика гибкости порядка слов. Амстердам: Джон Бенджаминс.

    Prichett, B.L. (1991). Положение головы и неоднозначность парсинга. Журнал психолингвистических исследований, 20,

    251_270.

    Saukkone n, P., Haipus, M., Niemikorpi, A., & Sulkala, H. (1979). Suomen kielen taajuussa nasto

    [Частотный словарь финского языка]. Порвоо: WSOY.

    CA SE M AR KI NG AND W OR D OR DE R 857

    java — Поиск неявного разрыва страницы в текстовом документе с помощью синтаксического анализа xml

    Мне нужно извлечь содержимое первой страницы текстового документа.Если я посмотрю на openxml для документа wordML, я смогу увидеть такие вещи, как:
    или казалось бы
    происходит, когда пользователь вводит жесткий разрыв страницы.
    Я не понимаю, в каких случаях происходит . Это происходит в некоторых случаях подразумеваемого разрыва страницы, но не во всех.
    Например: я набрал какой-то текст, а затем несколько раз нажал клавишу ввода, и курсор переместился на следующую страницу, и если я все еще нажимаю клавишу ввода несколько раз на новой странице, это то, что я получаю

      ** ДОКУМЕНТ.XML **
    - 
    - <ш: г>
           Всем веселья ТЕКСТ. 
    
    
      
      
      
      
      
       <- {разрыв страницы}
      
      
      
    - 
    - <ш: г>
              Всем веселья ТЕКСТ. 
      
    
      

    Как вы могли видеть, даже несмотря на то, что курсор переходит на следующую страницу, когда я набираю Enter, нет никакой подсказки относительно этого действия в файле document.xml в папке извлеченных документов Word.
    Может ли кто-нибудь помочь мне найти неявный разрыв страницы в текстовом документе, чтобы я мог извлечь содержимое первой страницы документа?
    Если нет способа обнаружить конкретное содержимое страницы в openxml, как работают инструменты преобразования pdf, когда каждая страница документа Word преобразуется как страница в pdf?

    Пожалуйста, не предлагайте использовать API, такие как POI, которые не позволяют извлекать определенное содержимое страницы.Изменить: причина обнаружения неявного разрыва страницы заключается в том, что моя задача включает извлечение изображения обложки в текстовом документе. Эвристика, за которой я следую: «если первая страница документа содержит только изображение, то это изображение обложки, иначе есть нет изображения обложки «. Поэтому мне нужно получить только содержимое первой страницы и проверить, есть ли на ней только изображение. Как я могу это сделать?

    Найти тип текущего прочитанного объекта Word во время синтаксического анализа с помощью модуля python-openxml python-docx

    Я хочу извлечь текст и таблицы из файла в формате docx.Для этого я использую библиотеку Python 3 python-docx; работает неплохо, текст и таблицы извлекаются правильно.

    Однако мой вариант использования требует, чтобы я анализировал текст и таблицы в том же порядке , в котором они появляются в документе, т.е. во время обработки страницы мне нужно знать тип текущего читаемого объекта (объекты понимаются в Word-смысл, то есть абзац, таблица и т.д.), чтобы сохранить этот порядок документа.

    Возможно, мои объяснения сбивают с толку, поэтому я позволю вам взглянуть на код, который я написал, непосредственно вдохновленный этой частью документации:

      def readLines (self):
        # Загрузить парсер документов DOCX. docxDocument = docx.Document (self._fileHandle)
    
        # Добавить каждую строку абзаца в строку.
        pagesLines = []
        для абзаца в docxDocument.paragraphs:
            для строки в paragraph.text.split ('\ n'):
                pagesLines.append (кортеж ([строка, 0]))
    
        # Добавить каждую строку из таблиц.
        для таблицы в docxDocument.tables:
            для строки в таблице. строк:
                для ячейки в row.cells:
                    для абзаца в ячейке. абзацы:
                        для строки в paragraph.text.split ('\ n'):
                            pagesLines.append (кортеж ([строка, 0]))
    
        # Вернуть список строк.
        вернуть страницы
      

    (Пожалуйста, не учитывайте добавленный кортеж к списку pagesLines , поскольку они используются только для хранения метаданных, используемых моим синтаксическим анализатором, но документ docx не может предоставить: кортеж добавляется только для обеспечения совместимости с парсер и удаляется в вызывающей функции).

    Как видите, проблема в том, что я должен прочитать сначала весь текст, содержащийся в абзацах, объектах , затем весь текст, содержащийся в таблицах объектов.

    Наконец, мой вопрос: существует ли метод для синтаксического анализа docx на уровне объекта Word, определяющий во время синтаксического анализа тип объекта (абзац, таблица и т. Д.), Чтобы иметь возможность вызвать правильный метод извлечения текста?

    Другими словами, можно ли написать что-то, что циклически повторяется в документе и позволяет узнать тип текущего объекта, чтобы иметь возможность правильно анализировать эту часть документа?

    Помощь будет принята с благодарностью!

    Спасибо!

    Лингвистические особенности

    · Документация по использованию spaCy

    Разумная обработка необработанного текста затруднена: большинство слов встречаются редко, и это
    общее для слов, которые выглядят совершенно по-разному, чтобы означать почти одно и то же. Одни и те же слова в разном порядке могут означать совсем другое.
    Даже разделение текста на полезные словесные единицы может быть трудным во многих случаях.
    языков. Хотя некоторые проблемы можно решить, начав только с сырых
    символов, обычно лучше использовать лингвистические знания, чтобы добавить полезные
    Информация. Именно для этого и предназначен spaCy: вы вводите необработанный текст,
    и получите объект Doc , который поставляется с различными
    аннотации.

    После токенизации spaCy может анализировать и тегов для данного Doc .Это где
    поступает обученный конвейер и его статистические модели, которые позволяют spaCy
    делают прогнозы из которых тег или метка наиболее вероятно применимы в этом контексте.
    Обученный компонент включает двоичные данные, которые создаются путем отображения системы.
    достаточно примеров для того, чтобы делать прогнозы, которые обобщаются по всему языку —
    например, слово, следующее за «the» в английском языке, скорее всего, является существительным.

    Лингвистические аннотации доступны как
    Токен атрибутов. Как и многие библиотеки НЛП, spaCy
    кодирует все строки в хеш-значения , чтобы уменьшить использование памяти и улучшить
    эффективность.Итак, чтобы получить удобочитаемое строковое представление атрибута, мы
    необходимо добавить подчеркивание _ к его имени:

      import spacy
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp («Apple собирается купить британский стартап за 1 миллиард долларов»)
    
    для токена в документе:
        print (token.text, token.lemma_, token.pos_, token.tag_, token.dep_,
                token.shape_, token.is_alpha, token.is_stop)
      
    • Текст: Исходный текст слова.
    • Лемма: Основная форма слова.
    • POS: Простой UPOS
      тег части речи.
    • Тег: Подробный тег части речи.
    • Dep: Синтаксическая зависимость, то есть связь между токенами.
    • Форма: Форма слова — заглавные буквы, знаки препинания, цифры.
    • is alpha: Является ли токен альфа-символом?
    • is stop: Является ли токен частью стоп-листа, т. Е. Наиболее частыми словами
      язык?
    Текст Лемма POS Тег Dep Форма альфа стоп
    Apple Apple nsubj Xxxxx Истинно Ложно
    is be AUX 9012 AUX 906 906 907 904 True
    вид внешний вид VERB VBG ROOT x6xxx 906

    при ADP IN Prep xx True True
    покупка

    47 VERB

    906 Верно Ложно
    U.K. u.k. PROPN NNP соединение X.X. Ложь Ложь
    запуск запуск NOUN NN dobj

    901 901 901 904 901 904 901 907
    для для ADP IN преп $ Quantmod $ Ложный Ложный
    1 1 904 906 d Ложь Ложь
    миллиардов миллиардов NUM CD pobj xxxx xxxx

    теги и ярлыки

    Большинство тегов и ярлыков выглядят довольно абстрактно, и они различаются между
    языков. spacy.explain покажет вам краткое описание - например,
    spacy.explain ("VBZ") возвращает "глагол, настоящее время в единственном числе в третьем лице".

    Используя встроенный визуализатор дисплея spaCy, вот что
    наше примерное предложение и его зависимости выглядят так:

    📖 Схема тега части речи

    Для списка назначенных мелкозернистых и крупнозернистых тегов части речи
    по моделям spaCy на разных языках, см. задокументированные схемы этикеток
    в каталоге моделей.

    Флективная морфология - это процесс, при котором корневая форма слова
    изменен путем добавления префиксов или суффиксов, определяющих его грамматическую функцию
    но не меняйте его часть речи. Мы говорим, что лемма (корневая форма) является
    склонен (модифицированный / комбинированный) с одним или несколькими морфологическими признаками от до
    создать форму поверхности. Вот несколько примеров:

    Контекст Поверхность Лемма POS Морфологические особенности
    Я читал газету читал Verb 6

    6 = Ger
    Я не смотрю новости, я читаю газету читаю читаю VERB VerbForm = Fin , Mood = Ind , Tense613 Pres
    Я прочитал вчера газету прочитал прочитал VERB VerbForm = Fin , Mood = Ind , Tense = Past

    Морфологические особенности
    MorphAnalysis под токеном .морф , который
    позволяет получить доступ к индивидуальным морфологическим признакам.

    📝 Что стоит попробовать
    1. Измените «Я» на «Она». Вы должны увидеть, что морфологические признаки меняются
      и укажите, что это местоимение от третьего лица.
    2. Осмотрите жетон . Модификатор на предмет других жетонов.
      импорт просторный
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    print ("Конвейер:", nlp.pipe_names)
    doc = nlp ("Я читал газету.")
    токен = документ [0]
    печать (токен.превращаться)
    print (token.morph.get ("PronType"))
      

    Статистическая морфология v3.0 Модель потребностей

    Статистический компонент spaCy Morphologizer назначает
    морфологические особенности и грубые теги части речи как Token.morph
    и Token.pos .

      импорт просторный
    
    nlp = spacy.load ("de_core_news_sm")
    doc = nlp ("Wo bist du?")
    печать (документ [2] .morph)
    печать (документ [2] .pos_)
      

    Морфология на основе правил

    Для языков с относительно простыми морфологическими системами, такими как английский, spaCy
    может назначать морфологические признаки с помощью подхода, основанного на правилах, который использует
    token text и детализированные теги части речи для создания
    грубые теги части речи и морфологические особенности.

    1. Тегер части речи назначает каждому токену детализированную часть речи
      тег
      . В API эти теги известны как Token.tag . Они выражают
      часть речи (например, глагол) и некоторое количество морфологической информации, например
      что глагол является прошедшим временем (например, VBD для глагола прошедшего времени в Penn
      Treebank).
    2. Для слов, для которых крупнозернистый POS не установлен предыдущим процессом,
      таблица сопоставления отображает мелкозернистые теги в
      крупнозернистые POS-теги и морфологические особенности.
      импорт просторный
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp ("Где ты?")
    печать (документ [2] .morph)
    печать (документ [2] .pos_)
      

    Lemmatizer - это компонент конвейера, который обеспечивает поиск
    и основанные на правилах методы лемматизации в настраиваемом компоненте. Личность
    язык может расширять Lemmatizer как часть его
    языковые данные.

      импорт просторный
    
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    lemmatizer = nlp.get_pipe ("лемматизатор")
    печать (лемматизатор.Режим)
    
    doc = nlp ("Я читал газету.")
    print ([token.lemma_ для токена в документе])
    
      
    Изменено в версии 3.0

    В отличие от spaCy v2, модели spaCy v3 , а не , предоставляют леммы по умолчанию или переключатель
    автоматически между поиском и леммами на основе правил в зависимости от того,
    находится в стадии разработки. Чтобы иметь леммы в Doc , конвейер должен включать
    Лемматизатор компонент. Компонент лемматизатора
    настроен на использование одного режима, например «поиск» или «правило» на
    инициализация.«Правило»
    для режима
    требует, чтобы Token.pos был установлен предыдущим
    компонент.

    Данные для лемматизаторов spaCy распространяются в пакете
    данные пространственного поиска . В
    при условии, что обученные конвейеры уже включают все необходимые таблицы, но если вы
    создаете новые конвейеры, вы, вероятно, захотите установить spacy-lookups-data
    для предоставления данных при инициализации лемматизатора.

    Лемматизатор поиска

    Для конвейеров без теггера или морфологизатора можно использовать лемматизатор поиска.
    добавляется в конвейер, пока предоставляется таблица поиска, обычно через
    данные пространственного поиска
    лемматизатор поиска ищет форму поверхности токена в таблице поиска без
    ссылка на часть речи или контекст токена.

     
    импортный простор
    
    nlp = spacy.blank ("sv")
    nlp.add_pipe ("лемматизатор", config = {"режим": "поиск"})
      

    Лемматизатор на основе правил

    При обучении конвейеров, которые включают компонент, который назначает часть речи
    теги (морфологизатор или теггер с отображением POS),
    лемматизатор на основе правил может быть добавлен с помощью таблиц правил из
    данные пространственного поиска :

     
    импортный простор
    
    nlp = простор.пустой ("де")
    
    nlp.add_pipe ("морфологизатор")
    
    nlp.add_pipe ("лемматизатор", config = {"режим": "правило"})
      

    Детерминированный лемматизатор, основанный на правилах, отображает форму поверхности в лемму в
    свет заданной ранее крупнозернистой части речи и морфологического
    информация, не обращаясь к контексту токена. Основанный на правилах
    lemmatizer также принимает файлы исключений на основе списков. Для английского это
    приобретен из WordNet.

    spaCy имеет быстрый и точный синтаксический анализатор зависимостей, а также богатый набор функций.
    API для навигации по дереву.Синтаксический анализатор также поддерживает границу предложения
    обнаружения и позволяет вам перебирать базовые словосочетания с существительными или «фрагменты». Ты можешь
    проверить, был ли проанализирован объект Doc путем вызова
    doc.has_annotation ("DEP") , который проверяет, имеет ли атрибут Token.dep
    установлено, возвращает логическое значение. Если результат Ложь , предложение по умолчанию
    итератор вызовет исключение.

    📖Схема меток зависимостей

    Для списка меток синтаксических зависимостей, назначенных моделями spaCy в
    разных языках, см. схемы этикеток, задокументированные в
    каталог моделей.

    Отрезки существительных

    Отрезки существительных - это «базовые словосочетания» - плоские фразы, в которых есть существительное в качестве своего
    голова. Вы можете представить себе существительное как существительное плюс слова, описывающие существительное.
    - например, «пышная зеленая трава» или «крупнейший в мире технологический фонд». К
    получить куски существительного в документе, просто перебрать
    Док. Сущ. .

      импорт просторный
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp («Автономные автомобили переносят страхование ответственности на производителей»)
    для куска в док.noun_chunks:
        print (chunk.text, chunk.root.text, chunk.root.dep_,
                chunk.root.head.text)
      
    • Текст: Исходный текст фрагмента существительного.
    • Корневой текст: Исходный текст слова, соединяющего кусок существительного с
      остальная часть синтаксического анализа.
    • Root dep: Отношение зависимости, соединяющее корень с его головкой.
    • Текст заголовка корневого токена: Текст заголовка корневого токена.
    Текст корень.text root.dep_ root.head.text
    Автономные автомобили легковые автомобили nsubj shift
    страхование ответственности ответственность
    производители производители pobj к

    Навигация по дереву синтаксического анализа

    spaCy использует термины head и child для описания слов , связанных
    единственная дуга
    в дереве зависимостей.Термин dep используется для дуги.
    метка, которая описывает тип синтаксического отношения, которое связывает ребенка с
    голова. Как и в случае с другими атрибутами, значение .dep является хеш-значением. Ты можешь
    получить строковое значение с .dep_ .

      импорт просторный
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp («Автономные автомобили переносят страхование ответственности на производителей»)
    для токена в документе:
        print (token.text, token.dep_, token.head.text, token.head.pos_,
                [ребенок для ребенка в жетоне.дети])
      
    • Текст: Исходный текст токена.
    • Dep: Синтаксическое отношение, связывающее дочерний элемент с головой.
    • Текст заголовка: Исходный текст символа головы.
    • Head POS: Тег части речи токен-головки.
    • Потомки: Непосредственные синтаксические зависимости токена.

    9013

    Текст Dep Заголовок текст Голова POS Детский
    Автономный amod автомобили 9018 nsubj сдвиг VERB Автономный
    сдвиг ROOT сдвиг VERB

    906 906 906 906 ответственность NOUN
    ответственность dobj сдвиг VERB страхование
    906
    производители pobj к ADP

    Поскольку синтаксические отношения образуют дерево, каждое слово имеет ровно одно
    голова
    .Таким образом, вы можете перебирать дуги в дереве, перебирая
    слова в предложении. Обычно это лучший способ сопоставить дугу
    проценты - снизу:

      импорт прост.
    из spacy.symbols import nsubj, VERB
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp («Автономные автомобили переносят страхование ответственности на производителей»)
    
    
    глаголы = набор ()
    для possible_subject в документе:
        if possible_subject.dep == nsubj и possible_subject.head.pos == ГЛАГОЛ:
            verbs.add (possible_subject.голова)
    печать (глаголы)
      

    Если вы попытаетесь найти совпадение сверху, вам придется повторить итерацию дважды. Один раз за голову,
    а потом снова через детей:

     
    глаголы = []
    для possible_verb в документе:
        если возможно_verb.pos == ГЛАГОЛ:
            для possible_subject в possible_verb.children:
                если возможно_subject.dep == nsubj:
                    verbs.append (возможно_глагол)
                    перерыв
      

    Для перебора дочерних элементов используйте атрибут token.children , который
    предоставляет последовательность из объектов Token .

    Итерация по локальному дереву

    Есть еще несколько удобных атрибутов для итерации по локальному дереву.
    дерево из жетона. Token.lefts and
    Token.rights Атрибуты обеспечивают последовательности синтаксических
    дочерние элементы, которые появляются до и после токена. Обе последовательности в предложении
    приказ. Также есть два целочисленных атрибута:
    Token.n_lefts и
    Token.n_rights , которые дают количество левых и правых
    дети.

      импорт просторный
    
    nlp = простор.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp («ярко-красные яблоки на дереве»)
    print ([token.text для токена в doc [2] .lefts])
    print ([token.text для токена в doc [2] .rights])
    печать (документ [2] .n_lefts)
    печать (документ [2] .n_rights)
      
      импорт прост.
    
    nlp = spacy.load ("de_core_news_sm")
    doc = nlp ("schöne rote Äpfel auf dem Baum")
    print ([token.text для токена в doc [2] .lefts])
    print ([token.text для токена в doc [2] .rights])
      

    Вы можете получить целую фразу по ее синтаксическому заголовку, используя
    жетон.атрибут поддерева . Это возвращает заказанный
    последовательность жетонов. Вы можете подняться на дерево с помощью
    Token.ancestors атрибут и проверьте доминирование с помощью
    Token.is_ancestor

    Проективное и непроективное

    Для английских конвейеров по умолчанию дерево синтаксического анализа выглядит следующим образом:
    проективный , что означает отсутствие перекрестных скобок. Жетоны
    возвращенный .subtree , следовательно, гарантированно будет непрерывным. Это не
    верно для немецких трубопроводов, у которых много
    непроективные зависимости.

      импорт просторный
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp («Владельцы кредитных и ипотечных счетов должны подавать свои запросы»)
    
    root = [токен для токена в документе if token.head == токен] [0]
    subject = list (root.lefts) [0]
    для потомка в subject.subtree:
        утверждать, что субъект является потомком или субъектом. is_ancestor (потомок)
        print (Потомок.текст, Потомок.dep_, Потомок.n_lefts,
                Потомок.n_rights,
                [ancestor.text для предка в потомке .ancestors])
      
    Текст Dep n_lefts n_rights предки
    Credit nmod 906 906 906 906 906 906 906 906 и куб.
    аккаунт конъюнктура 1 0 Кредит, держатели, представить
    держатели nsub13 1

    906

    Наконец, .Атрибуты left_edge и .right_edge могут быть особенно полезны,
    потому что они дают вам первый и последний токены поддерева. Это
    Самый простой способ создать объект Span для синтаксической фразы. Обратите внимание, что
    .right_edge дает токен в пределах поддерева - поэтому, если вы используете его как
    конечная точка диапазона, не забудьте +1 !

      импорт просторный
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp («Владельцы кредитных и ипотечных счетов должны подавать свои запросы»)
    span = doc [doc [4].left_edge.i: документ [4] .right_edge.i + 1]
    с doc.retokenize () в качестве ретокенизатора:
        retokenizer.merge (диапазон)
    для токена в документе:
        print (token.text, token.pos_, token.dep_, token.head.text)
      
    Текст POS Dep Head text
    Держатели кредитных и ипотечных счетов NOUN

    70

    ER 906 906 906 906 906 aux представить
    представить VERB ROOT запросить
    906 NOUN dobj submit

    Анализ зависимостей может быть полезным инструментом для извлечения информации ,
    особенно в сочетании с другими прогнозами, такими как
    названные объекты.В следующем примере извлекаются деньги и
    значения валюты, то есть объекты, помеченные как ДЕНЬГИ , а затем используют зависимость
    выполните синтаксический анализ, чтобы найти именную фразу, к которой они относятся - например, «Чистая прибыль» «9,4 миллиона долларов» .

      импорт просторный
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    
    nlp.add_pipe ("merge_entities")
    nlp.add_pipe ("merge_noun_chunks")
    
    ТЕКСТЫ = [
        «Чистая прибыль составила 9,4 миллиона долларов по сравнению с 2,7 миллиона долларов в предыдущем году»,
        «Выручка превысила двенадцать миллиардов долларов, а убыток составил 1 миллиард долларов.",
    ]
    для документа в nlp.pipe (ТЕКСТЫ):
        для токена в документе:
            если token.ent_type_ == "ДЕНЬГИ":
                
                если token.dep_ in ("attr", "dobj"):
                    subj = [w вместо w в token.head.lefts, если w.dep_ == "nsubj"]
                    если subj:
                        print (subj [0], "->", токен)
                
                elif token.dep_ == "pobj" и token.head.dep_ == "Prep":
                    print (token.head.head, "->", токен)
      
    📖Комбинирование моделей и правил

    Дополнительные примеры того, как написать основанную на правилах логику извлечения информации, которая
    использует прогнозы модели, сделанные различными компонентами,
    см. руководство по использованию на
    совмещение моделей и правил.

    Визуализация зависимостей

    Лучший способ понять анализатор зависимостей spaCy - интерактивный. Сделать
    это проще, spaCy поставляется с модулем визуализации. Вы можете сдать Doc или
    список объектов Doc для отображения и запуска
    displacy.serve для запуска веб-сервера или
    displacy.render для создания необработанной разметки.
    Если вы хотите знать, как писать правила, которые подключаются к синтаксису
    конструкции, просто вставьте предложение в визуализатор и посмотрите, как spaCy
    аннотирует это.

      импорт просторный
    от просторного импорта
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp («Автономные автомобили переносят страхование ответственности на производителей»)
    
    displacy.render (док,)
      

    Подробнее и примеры см.
    руководство по визуализации spaCy. Вы также можете протестировать
    Отображение в нашей онлайн-демонстрации.

    Отключение парсера

    В обученных конвейерах, предоставленных spaCy, парсер загружается и
    включен по умолчанию как часть
    стандартный технологический конвейер.Если тебе не нужно
    любую синтаксическую информацию следует отключить парсер. Отключение
    парсер заставит spaCy загружаться и работать намного быстрее. Если вы хотите загрузить парсер,
    но необходимо отключить его для определенных документов, вы также можете контролировать его использование на
    объект nlp . Для получения дополнительной информации см. Руководство по использованию на
    отключение компонентов конвейера.

      nlp = spacy.load ("en_core_web_sm", disable = ["parser"])
      

    spaCy имеет чрезвычайно быструю статистическую систему распознавания объектов, которая
    назначает метки смежным участкам токенов.По умолчанию
    обученные конвейеры могут идентифицировать множество именованных и числовых
    юридические лица, включая компании, местоположения, организации и продукты. Ты можешь
    добавить произвольные классы в систему распознавания сущностей и обновить модель
    с новыми примерами.

    Распознавание именованных объектов 101

    Именованные объекты - это «объекты реального мира», которым присвоено имя, например
    человек, страна, продукт или название книги. spaCy может распознавать различные
    типы именованных сущностей в документе, запрашивая модель для
    предсказание
    .Поскольку модели являются статистическими и сильно зависят от
    примеры, на которых они были обучены, это не всегда работает идеально и может
    потребуются некоторые настройки позже, в зависимости от вашего варианта использования.

    Именованные сущности доступны как свойство ents объекта Doc :

      import spacy
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp («Apple собирается купить британский стартап за 1 миллиард долларов»)
    
    для Ent в док. центрах:
        print (ent.text, ent.start_char, ent.end_char, ent.label_)
      
    • Текст: Исходный текст объекта.
    • Начало: Индекс начала объекта в Doc .
    • Конец: Указатель конца объекта в Doc .
    • Метка: Метка объекта, т.е. тип.
    Текст Начало Конец Наклейка Описание
    Apple 0 5 ORG

    1
    Великобритания 27 31 GPE Геополитическое образование, то есть страны, города, государства.
    1 миллиард долларов 44 54 ДЕНЬГИ Денежное выражение, включая ед.

    Используя встроенный визуализатор DISPLACY в spaCy, вот что
    Наш примерное предложение и его именованные сущности выглядят так:

    Доступ к аннотациям и меткам сущностей

    Стандартный способ доступа к аннотациям сущностей - это документ .энц
    Свойство, которое создает последовательность из объектов Span . Лицо
    Тип доступен либо как хеш-значение, либо как строка с использованием атрибутов
    ent.label и ent.label_ . Объект Span действует как последовательность токенов, поэтому
    вы можете перебирать объект или индексировать его. Вы также можете получить текстовую форму
    целого объекта, как если бы это был один токен.

    Вы также можете получить доступ к аннотациям токенов, используя
    жетонов.ent_iob и
    token.ent_type атрибутов. token.ent_iob указывает
    независимо от того, начинается ли объект, продолжается или заканчивается на теге. Если тип объекта не установлен
    на токене он вернет пустую строку.

    Схема IOB
    • I - Токен внутри объекта.
    • O - Токен за пределами объекта.
    • B - Токен - это , начинающееся с юридического лица.
    Схема BILUO
    • B - Токен - это , начало мульти-токен-объекта.
    • I - Токен внутри мульти-токен-объекта.
    • L - Токен - это последних токенов мульти-токен-объекта.
    • U - Токен представляет собой единицу с одним токеном .
    • O - Toke составляет за пределами объекта.
      импорт просторный
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp ("Сан-Франциско рассматривает вопрос о запрете роботов для доставки тротуаров")
    
    
    ents = [(e.text, e.start_char, e.end_char, e.label_) для e в документах]
    печать (энц)
    
    
    ent_san = [doc [0] .text, doc [0] .ent_iob_, doc [0] .ent_type_]
    ent_francisco = [документ [1] .text, doc [1] .ent_iob_, doc [1] .ent_type_]
    печать (ent_san)
    печать (ent_francisco)
      

    909 909

    Чтобы гарантировать, что последовательность аннотаций токенов остается неизменной, вы должны
    установить аннотации сущностей на уровне документа .Однако вы не можете писать
    непосредственно в атрибуты token.ent_iob или token.ent_type , поэтому самый простой
    способ установки сущностей - использовать функцию doc.set_ents
    и создайте новый объект как Span .

      импорт просторный
    из spacy.tokens import Span
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp ("fb нанимает нового вице-президента по глобальной политике")
    ents = [(e.text, e.start_char, e.end_char, e.label_) для e в документах]
    print ('До', энц)
    
    
    
    fb_ent = Span (doc, 0, 1, label = "ORG")
    
    
    док.set_ents ([fb_ent], по умолчанию = "без изменений")
    
    
    doc.ents = список (doc.ents) + [fb_ent]
    
    ents = [(e.text, e.start, e.end, e.label_) для e в документах]
    print ('После', энц)
    
      

    Имейте в виду, что Span инициализируется начальным и конечным токенами
    индексы, а не смещения символов. Чтобы создать диапазон из смещений символов, используйте
    Doc.char_span :

      fb_ent = doc.char_span (0, 2, label = "ORG")
      
    Установка аннотаций сущностей из массива

    Вы также можете назначить аннотации сущностей с помощью
    док.from_array метод. Для этого следует включить
    атрибуты ENT_TYPE и ENT_IOB в массиве, который вы импортируете
    из.

      импортный номер
    импортный простор
    из spacy.attrs импортировать ENT_IOB, ENT_TYPE
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp.make_doc («Лондон - большой город в Великобритании.»)
    print («До», док.)
    
    заголовок = [ENT_IOB, ENT_TYPE]
    attr_array = numpy.zeros ((len (документ), len (заголовок)), dtype = "uint64")
    attr_array [0, 0] = 3
    attr_array [0, 1] = док.voiceab.strings ["GPE"]
    doc.from_array (заголовок, attr_array)
    print ("После", док.)
      
    Установка аннотаций сущностей в Cython

    Наконец, вы всегда можете записать в базовую структуру, если скомпилируете
    Функция Cython. Это легко сделать и позволяет
    писать эффективный нативный код.

     
    из spacy.typedefs cimport attr_t
    из spacy.tokens.doc cimport Doc
    
    cpdef set_entity (документ doc, int start, int end, attr_t ent_type):
        для i в диапазоне (начало, конец):
            док.c [i] .ent_type = ent_type
        doc.c [начало] .ent_iob = 3
        для i в диапазоне (начало + 1, конец):
            doc.c [i] .ent_iob = 2
      

    Очевидно, что если вы напишете непосредственно в массив структур TokenC * , у вас будет
    ответственность за обеспечение согласованного состояния данных.

    Встроенные типы сущностей

    Совет. Общие сведения о типах сущностей

    Вы также можете использовать spacy.explain () , чтобы получить описание строки
    представление метки объекта.Например, spacy.explain ("ЯЗЫК")
    вернет «любой названный язык».

    Схема аннотаций

    Подробнее о типах сущностей, доступных в обученных конвейерах spaCy, см.
    «Схема маркировки» отдельных моделей в
    каталог моделей.

    Визуализация именованных сущностей

    дисплей ЛОР визуализатор
    позволяет интерактивно исследовать поведение модели распознавания сущностей. Если вы
    при обучении модели очень полезно запускать визуализацию самостоятельно.Помогать
    вы делаете это, spaCy поставляется с модулем визуализации. Вы можете сдать Doc или
    список объектов Doc для отображения и запуска
    displacy.serve для запуска веб-сервера или
    displacy.render для создания необработанной разметки.

    Подробнее и примеры см.
    руководство по визуализации spaCy.

     
    Пример именованного объекта
    import spacy от просторного импорта text = "Когда Себастьян Трун в 2007 году начал работать над беспилотными автомобилями в Google, мало кто из других людей воспринимал его всерьез." nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp (текст) displacy.serve (док,)

    Чтобы заземлить названные объекты в «реальном мире», spaCy предоставляет функциональные возможности
    для выполнения привязки сущностей, которая разрешает текстовую сущность в уникальную
    идентификатор из базы знаний (КБ). Вы можете создать свой собственный
    KnowledgeBase и обучите нового
    EntityLinker с использованием этой настраиваемой базы знаний.

    Доступ к идентификаторам объектов Требуется модель

    Аннотированный идентификатор KB доступен либо в виде хеш-значения, либо в виде строки,
    используя атрибуты ent.kb_id и ent.kb_id_ из Span
    объект или атрибуты ent_kb_id и ent_kb_id_ объекта
    Токен объект.

      импорт просторный
    
    nlp = spacy.load ("my_custom_el_pipeline")
    doc = nlp («Ада Лавлейс родилась в Лондоне»)
    
    
    ents = [(e.text, e.label_, e.kb_id_) для e в документах]
    печать (энц)
    
    
    ent_ada_0 = [doc [0] .text, doc [0] .ent_type_, doc [0] .ent_kb_id_]
    ent_ada_1 = [документ [1] .text, doc [1] .ent_type_, doc [1] .ent_kb_id_]
    ent_london_5 = [документ [5].текст, doc [5] .ent_type_, doc [5] .ent_kb_id_]
    печать (ent_ada_0)
    печать (ent_ada_1)
    печать (ent_london_5)
      

    Токенизация - это задача разделения текста на значимые сегменты, называемые
    жетонов . Входными данными токенизатора является текст в Юникоде, а на выходе -
    Объект Doc . Чтобы построить объект Doc , вам понадобится
    Экземпляр Vocab , последовательность из строк слов, и, необязательно,
    последовательность пробелов логических значений, которые позволяют поддерживать выравнивание
    токены в исходную строку.

    Важное примечание

    Токенизация

    spaCy - это неразрушающий , что означает, что вы всегда будете
    может восстановить исходный ввод из токенизированного вывода. Пробел
    информация сохраняется в токенах, и никакая информация не добавляется и не удаляется
    во время токенизации. Это своего рода основной принцип объекта spaCy Doc :
    doc.text == input_text всегда должен выполняться.

    Во время обработки spaCy first токенизирует текст, т.е.е. сегментирует его на
    слова, знаки препинания и так далее. Это делается путем применения правил, специфичных для каждого
    язык. Например, знаки препинания в конце предложения следует разделять.
    - тогда как «Великобритания» должен остаться один жетон. Каждый Doc состоит из отдельных
    токены, и мы можем перебирать их:

      import spacy
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp («Apple собирается купить британский стартап за 1 миллиард долларов»)
    для токена в документе:
        печать (токен.текст)
      
    Текст ent_iob ent_iob_ ent_type_ Описание
    San 3 3
    Франциско 1 I «GPE» внутри организации
    2 субъект
    запрет 2 O "" вне организации
    тротуар 2
    2
    вне организации
    доставка 2 906 13

    O "" вне объекта
    роботов 2 O ""

    095 Яблоко

    0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 смотрящий на покупка U.K. запуск за $ 1 миллиардов

    Сначала необработанный текст разбивается на пробельные символы, аналогично
    text.split ('') . Затем токенизатор обрабатывает текст слева направо. На
    для каждой подстроки выполняется две проверки:

    1. Соответствует ли подстрока правилу исключения токенизатора? Например, «не надо»
      не содержит пробелов, но должен быть разделен на два токена: «do» и
      «Нет», а «У.К. » всегда должен оставаться один токен.

    2. Можно ли отделить префикс, суффикс или инфикс? Например, знаки препинания
      запятые, точки, дефисы или кавычки.

    Если есть совпадение, правило применяется, и токенизатор продолжает цикл,
    начиная с недавно разделенных подстрок. Таким образом, spaCy может разделить комплекс ,
    вложенные токены
    , такие как комбинации сокращений и множественных знаков препинания
    Метки.

    • Исключение токенизатора: Особое правило для разделения строки на несколько
      токены или предотвратить разделение токена, когда правила пунктуации
      применяемый.
    • Префикс: символов в начале, например $ , (, , ¿.
    • Суффикс: символов в конце, например, км , ) , , ! .
    • Инфикс: символов между ними, например - , - , /, .

    Хотя правила пунктуации обычно довольно общие, исключения токенизатора
    сильно зависят от специфики конкретного языка.Вот почему каждый
    доступный язык имеет свой собственный подкласс, например
    Английский или Немецкий , который загружается в списки жестко закодированных данных и исключений
    правила.

    Подробности алгоритма: как работает токенизатор spaCy¶

    spaCy представляет новый алгоритм токенизации, который дает лучший баланс
    между производительностью, простотой определения и легкостью совмещения с оригиналом
    нить.

    После использования префикса или суффикса мы снова обращаемся к особым случаям. Мы хотим
    особые случаи, чтобы обрабатывать такие вещи, как "не" на английском языке, и мы хотим того же
    правило для работы «(не надо)!».Мы делаем это, отделяя открытую скобку, затем
    восклицательный знак, затем закрытая скобка и, наконец, соответствующий особый случай.
    Вот реализация алгоритма на Python, оптимизированная для удобочитаемости.
    а не производительность:

      def tokenizer_pseudo_code (
        Особые случаи,
        prefix_search,
        суффикс_поиск,
        infix_finditer,
        token_match,
        url_match
    ):
        токены = []
        для подстроки в text.split ():
            суффиксы = []
            пока подстрока:
                в то время как prefix_search (подстрока) или suffix_search (подстрока):
                    если token_match (подстрока):
                        жетоны.добавить (подстрока)
                        substring = ""
                        перерыв
                    если подстрока в special_cases:
                        tokens.extend (special_cases [подстрока])
                        substring = ""
                        перерыв
                    если prefix_search (подстрока):
                        split = prefix_search (подстрока) .end ()
                        tokens.append (подстрока [: split])
                        подстрока = подстрока [разделить:]
                        если подстрока в special_cases:
                            Продолжать
                    если суффикс_поиск (подстрока):
                        split = суффикс_поиск (подстрока).Начало()
                        суффиксы.append (подстрока [разделить:])
                        подстрока = подстрока [: разделение]
                если token_match (подстрока):
                    tokens.append (подстрока)
                    substring = ""
                elif url_match (подстрока):
                    tokens.append (подстрока)
                    substring = ""
                Подстрока elif в special_cases:
                    tokens.extend (special_cases [подстрока])
                    substring = ""
                список elif (infix_finditer (подстрока)):
                    infixes = infix_finditer (подстрока)
                    смещение = 0
                    для соответствия в инфиксах:
                        жетоны.добавить (подстрока [смещение: match.start ()])
                        tokens.append (подстрока [match.start (): match.end ()])
                        смещение = match.end ()
                    если подстрока [смещение:]:
                        tokens.append (подстрока [смещение:])
                    substring = ""
                Подстрока elif:
                    tokens.append (подстрока)
                    substring = ""
            tokens.extend (в обратном порядке (суффиксы))
        вернуть жетоны
      

    Алгоритм можно резюмировать следующим образом:

    1. Итерация по подстрокам, разделенным пробелами.
    2. Ищите совпадение токена. Если есть совпадение, остановите обработку и оставьте это
      токен.
    3. Проверить, есть ли у нас явно определенный особый случай для этой подстроки.
      Если да, используйте это.
    4. В противном случае попробуйте использовать один префикс. Если мы использовали префикс, вернитесь к # 2,
      так что совпадение токенов и особые случаи всегда имеют приоритет.
    5. Если мы не использовали префикс, попробуйте использовать суффикс, а затем вернитесь к
      №2.
    6. Если мы не можем использовать префикс или суффикс, ищите соответствие URL.
    7. Если URL не соответствует, ищите особый случай.
    8. Ищите «инфиксы» - например, дефисы и т. Д. И разбивайте подстроку на
      токены на всех инфиксах.
    9. Как только мы больше не сможем потреблять строку, обрабатываем ее как отдельный токен.

    Global и , зависящие от языка данные токенизатора предоставляются через язык
    данные на spacy / lang . Исключения токенизатора
    определите особые случаи, такие как «не» на английском языке, которые нужно разделить на два
    tokens: {ORTH: "do"} и {ORTH: "n't", NORM: "not"} .Приставки, суффиксы
    а инфиксы в основном определяют правила пунктуации - например, когда нужно отделить
    периоды (в конце предложения) и когда оставлять маркеры, содержащие точки
    неповрежденные (сокращения, например, «США»).

    Следует ли мне изменить языковые данные или добавить собственные правила токенизатора? ¶

    Правила токенизации, которые относятся к одному языку, но могут быть обобщенными
    через этот язык
    , в идеале должны жить в языковых данных в
    spacy / lang - мы всегда ценим запросы на включение!
    Все, что относится к домену или типу текста, например финансовая торговля.
    аббревиатуры или баварский молодежный сленг - следует добавлять в качестве особого правила
    к вашему экземпляру токенизатора.Если вы имеете дело с большим количеством настроек, это
    может иметь смысл создать полностью настраиваемый подкласс.


    Добавление особых правил токенизации

    Большинство доменов имеют по крайней мере некоторые особенности, требующие индивидуальной токенизации
    правила. Это могут быть очень определенные выражения или сокращения, используемые только в
    это конкретное поле. Вот как добавить правило особого случая к существующему
    Tokenizer instance:

      import spacy
    из spacy.symbols import ORTH
    
    nlp = простор.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp ("дай мне это")
    print ([w.text для w в документе])
    
    
    special_case = [{ORTH: "gim"}, {ORTH: "me"}]
    nlp.tokenizer.add_special_case ("дай мне", специальный_кейс)
    
    
    print ([w.text для w в nlp ("дай мне это")])
      

    Особый случай не обязательно должен соответствовать всей подстроке, разделенной пробелами.
    Токенизатор будет постепенно отделять знаки препинания и продолжать поиск
    оставшаяся подстрока. Правила особого случая также имеют приоритет перед
    разделение знаков препинания.

      assert "gimme" not in [w.text for w in nlp ("gimme!")]
    assert "gimme" not in [w.text for w in nlp ('("... дай мне ...?")')]
    
    nlp.tokenizer.add_special_case ("... дай мне ...?", [{"ORTH": "... дай мне ...?"}])
    assert len ​​(nlp ("... дай мне ...?")) == 1
      
    Отладка токенизатора

    Рабочая реализация псевдокода выше доступна для отладки как
    nlp.tokenizer.explain (текст) . Он возвращает список
    кортежи, показывающие, какое правило или шаблон токенизатора было сопоставлено для каждого токена.В
    произведенные токены идентичны nlp.tokenizer () , за исключением пробельных токенов:

    Ожидаемый результат
      "ПРЕФИКС
    Пусть СПЕЦИАЛЬНЫЙ-1
    СПЕЦИАЛЬНЫЙ-2
    перейти ТОКЕН
    ! СУФФИКС
    "СУФФИКС
      
      из spacy.lang.en импорт английский
    
    nlp = английский ()
    text = '' '"Поехали!"' ''
    doc = nlp (текст)
    tok_exp = nlp.tokenizer.explain (текст)
    assert [t.text для t в документе, если не t.is_space] == [t [1] для t в tok_exp]
    для t в tok_exp:
        print (t [1], "\ t", t [0])
      

    Настройка класса токенизатора spaCy

    Предположим, вы хотели создать токенизатор для нового языка или определенного
    домен.Вам может потребоваться определить шесть вещей:

    1. Словарь особых случаев . Это обрабатывает такие вещи, как схватки,
      единицы измерения, смайлы, некоторые сокращения и т. д.
    2. Функция prefix_search , обрабатывающая предшествующих знаков препинания , таких как открытая
      кавычки, открытые скобки и т. д.
    3. Функция suffix_search для обработки следующих знаков препинания , например
      запятые, точки, закрывающие кавычки и т. д.
    4. Функция infix_finditer для обработки непробельных разделителей, таких как
      дефисы и т. д.
    5. Необязательная логическая функция token_match соответствующие строки, которые никогда не должны
      быть разделенным, переопределив правила инфиксов. Полезно для таких вещей, как числа.
    6. Необязательная логическая функция url_match , аналогичная token_match
      за исключением того, что префиксы и суффиксы удаляются перед применением соответствия.

    Обычно не требуется создавать подкласс Tokenizer . Стандартное использование
    использовать re.compile () для создания объекта регулярного выражения и передать его
    .https?: // '' ')

    def custom_tokenizer (nlp):
    return Tokenizer (nlp.vocab, rules = special_cases,
    prefix_search = prefix_re.search,
    суффикс_поиск = суффикс_ре.поиск,
    infix_finditer = infix_re.finditer,
    url_match = simple_url_re.match)

    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    nlp.tokenizer = custom_tokenizer (nlp)
    doc = nlp ("привет-мир. :)")
    print ([t.text для t в документе])

    Если вместо этого вам нужно создать подкласс токенизатора, соответствующие методы
    specialize - это find_prefix , find_suffix и find_infix .

    Важное примечание

    При настройке обработки префиксов, суффиксов и инфиксов помните, что вы
    передача функций для выполнения spaCy, например prefix_re. .Точно так же суффиксные правила должны
    применяется только к концу токена , поэтому ваше выражение должно заканчиваться
    $ .

    Изменение существующих наборов правил

    Во многих ситуациях вам не обязательно нужны полностью настраиваемые правила. Иногда
    вы просто хотите добавить еще один символ к префиксам, суффиксам или инфиксам. В
    правила префикса, суффикса и инфикса по умолчанию доступны через объект nlp
    По умолчанию и атрибуты Tokenizer , такие как
    Токенизатор.суффикс_поиск доступны для записи, поэтому вы можете
    перезаписать их скомпилированными объектами регулярного выражения, используя измененное значение по умолчанию
    правила. spaCy поставляется с служебными функциями, которые помогут вам скомпилировать обычный
    выражения - например,
    compile_suffix_regex :

      суффиксов = nlp.Defaults.suffixes + [r '' '- + $' '',]
    суффикс_regex = spacy.util.compile_suffix_regex (суффиксы)
    nlp.tokenizer.suffix_search = suffix_regex.search
      

    Аналогичным образом можно удалить символ из суффиксов по умолчанию:

      суффиксов = список (nlp.Defaults.suffixes)
    суффиксы.remove ("\\ [")
    суффикс_regex = spacy.util.compile_suffix_regex (суффиксы)
    nlp.tokenizer.suffix_search = suffix_regex.search
      

    Атрибут Tokenizer.suffix_search должен быть функцией, которая принимает
    строка Unicode и возвращает объект соответствия регулярному выражению или Нет . Обычно мы используем
    атрибут .search скомпилированного объекта регулярного выражения, но вы можете использовать и другие
    функция, которая ведет себя так же.

    Важное примечание

    Если вы загрузили обученный конвейер, запись в
    нлп.Значения по умолчанию или на английском языке. Значения по умолчанию напрямую не используются.
    работают, поскольку регулярные выражения считываются из данных конвейера и будут
    компилируется при загрузке. Если вы измените nlp.Defaults , вы увидите только
    эффект, если вы позвоните spacy.blank . Если хотите
    изменить токенизатор, загруженный из обученного конвейера, вы должны изменить
    nlp.tokenizer напрямую. Если вы тренируете собственный конвейер, вы можете зарегистрироваться
    обратные вызовы для изменения nlp
    объект перед тренировкой.

    Наборы правил для префиксов, инфиксов и суффиксов включают не только отдельные символы.
    но также подробные регулярные выражения, которые принимают окружающий контекст в
    учетная запись. Например, существует регулярное выражение, которое обрабатывает дефис между
    буквы как инфикс. Если вы не хотите, чтобы токенизатор разбивался на дефисы
    между буквами, вы можете изменить существующее определение инфикса из
    lang / punctuation.py :

      import spacy
    из spacy.lang.char_classes импортировать ALPHA, ALPHA_LOWER, ALPHA_UPPER
    от простора.] (? = [0-9-]) ",
            r "(? <= [{al} {q}]) \. (? = [{au} {q}]]". format (
                al = ALPHA_LOWER, au = ALPHA_UPPER, q = CONCAT_QUOTES
            ),
            r "(? <= [{a}]), (? = [{a}])". format (a = ALPHA),
            
            
            r "(? <= [{a} 0-9]) [: <> = /] (? = [{a}])". format (a = ALPHA),
        ]
    )
    
    infix_re = compile_infix_regex (инфиксы)
    nlp.tokenizer.infix_finditer = infix_re.finditer
    doc = nlp ("свекровь")
    print ([t.text для t в документе])
      

    Обзор регулярных выражений по умолчанию см.
    языков / знаков препинания.py и
    специфичные для языка определения, такие как
    lang / de / punctuation.py для
    Немецкий.

    Подключение настраиваемого токенизатора к конвейеру

    Токенизатор является первым и единственным компонентом конвейера обработки.
    это не может быть заменено записью на nlp.pipeline . Это потому, что у него
    отличная подпись от всех других компонентов: он принимает текст и возвращает
    Doc , в то время как все остальные компоненты уже должны получить
    токенизированные Doc .

    Чтобы перезаписать существующий токенизатор, вам необходимо заменить nlp.tokenizer на
    настраиваемая функция, которая принимает текст и возвращает Doc .

    Создание Doc

    Для создания объекта Doc вручную требуется как минимум два
    аргументы: общий Vocab и список слов. По желанию можно сдать
    список из пробелов значений, указывающих, является ли токен в этой позиции
    с последующим пробелом (по умолчанию True ).См. Раздел о
    предварительно токенизированный текст для получения дополнительной информации.

      words = [«Пусть», «s», «go», «!»]
    пробелы = [Ложь, Истина, Ложь, Ложь]
    doc = Doc (nlp.vocab, слова = слова, пробелы = пробелы)
      
      nlp = spacy.blank ("en")
    nlp.tokenizer = my_tokenizer
      
    Аргумент Тип Описание
    текст str Необработанный текст для токенизации.
    Пример 1. Базовый токенизатор пробелов

    Вот пример самого простого токенизатора пробелов.Требуется общий
    Dictionary, поэтому он может создавать объекты Doc . Когда он вызывает текст, он возвращает
    объект Doc , состоящий из текста, разделенного на одиночные пробелы. Мы можем
    затем перезапишите атрибут nlp.tokenizer экземпляром нашего настраиваемого
    токенизатор.

      импорт просторный
    из spacy.tokens import Doc
    
    класс WhitespaceTokenizer:
        def __init __ (я, словарь):
            self.vocab = словарный запас
    
        def __call __ (сам, текст):
            слова = текст.расколоть(" ")
            вернуть документ (self.vocab, words = words)
    
    nlp = spacy.blank ("ru")
    nlp.tokenizer = WhitespaceTokenizer (nlp.vocab)
    doc = nlp («Что со мной случилось? подумал он. Это был не сон.»)
    print ([token.text для токена в документе])
      
    Пример 2: Сторонние токенизаторы (части слова BERT)

    Вы можете использовать тот же подход для подключения любых других сторонних токенизаторов. Ваш
    custom callable просто нужно вернуть объект Doc с токенами, созданными
    ваш токенизатор.В этом примере оболочка использует слово BERT.
    токенизатор
    , предоставленный
    токенизаторов библиотека. Жетоны
    доступный в объекте Doc , возвращенном spaCy, теперь соответствует точным частям слова
    производится токенизатором.

    💡 Совет: spacy-transformers

    Если вы работаете с моделями трансформаторов, такими как BERT, ознакомьтесь с
    пространственно-трансформеры
    пакет расширений и документация. Это
    включает компонент конвейера для использования предварительно обученных грузов трансформатора и
    тренировочных трансформаторов моделей в spaCy, а также полезные утилиты для
    согласование частей слова с лингвистической лексикой.

     
    Custom BERT word piece tokenizer
    from tokenizers import BertWordPieceTokenizer из spacy.tokens import Doc импортный простор класс BertTokenizer: def __init __ (я, словарь, файл словаря, нижний регистр = Истина): self.vocab = словарный запас self._tokenizer = BertWordPieceTokenizer (файл словаря, нижний регистр = нижний регистр) def __call __ (сам, текст): tokens = self._tokenizer.encode (текст) слова = [] пробелы = [] для i, (текст, (начало, конец)) в перечислении (zip (tokens.токены, токены. смещения)): words.append (текст) если i конец) еще: space.append (Истина) вернуть документ (self.vocab, слова = слова, пробелы = пробелы) nlp = spacy.blank ("ru") nlp.tokenizer = BertTokenizer (nlp.vocab, "bert-base-uncased-vocab.txt") doc = nlp ("Джастин Дрю Бибер - канадский певец, автор песен и актер.") print (doc.text, [token.text для токена в документе])
    Важное примечание о токенизации и моделях

    Имейте в виду, что результаты ваших моделей могут быть менее точными, если токенизация
    во время обучения отличается от токенизации во время выполнения. Итак, если вы измените
    после токенизации обученного конвейера, это может привести к очень разным
    предсказания. Поэтому вы должны тренировать свой конвейер с помощью того же
    tokenizer
    , который он будет использовать во время выполнения. См. Документацию на
    обучение с настраиваемой токенизацией для получения подробной информации.

    Обучение с пользовательской токенизацией v3.0

    Конфигурация обучения

    spaCy описывает настройки,
    гиперпараметры, конвейер и токенизатор, используемые для построения и обучения
    трубопровод. Блок [nlp.tokenizer] относится к зарегистрированной функции , которая
    принимает объект nlp и возвращает токенизатор. Здесь мы регистрируем
    функция называется whitespace_tokenizer в
    @tokenizers реестр. Чтобы убедиться, что spaCy умеет
    построить свой токенизатор во время обучения, вы можете передать свой файл Python с помощью
    установка - код функции.py при запуске spacy train .

    config.cfg
      [nlp.tokenizer]
    @tokenizers = "whitespace_tokenizer"
      
     
    functions.py
    @ spacy.registry.tokenizers ("whitespace_tokenizer") def create_whitespace_tokenizer (): def create_tokenizer (nlp): вернуть WhitespaceTokenizer (nlp.vocab) вернуть create_tokenizer

    Зарегистрированные функции также могут принимать аргументы, которые затем передаются из
    config. Это позволяет быстро изменять и отслеживать различные настройки.Здесь зарегистрированная функция bert_word_piece_tokenizer принимает два
    аргументы: путь к файлу словаря и необходимость строчных букв. В
    Подсказки типа Python str и bool гарантируют, что полученные значения имеют
    правильный тип.

    config.cfg
      [nlp.tokenizer]
    @tokenizers = "bert_word_piece_tokenizer"
    Vocab_file = "bert-base-uncased-vocab.txt"
    нижний регистр = истина
      
     
    functions.py
    @spacy.registry.tokenizers ("bert_word_piece_tokenizer") def create_whitespace_tokenizer (vocab_file: str, нижний регистр: bool): def create_tokenizer (nlp): вернуть BertWordPieceTokenizer (nlp.vocab, vocab_file, строчные буквы) вернуть create_tokenizer

    Чтобы избежать жесткого кодирования локальных путей в файле конфигурации, вы также можете установить
    Vocab путь в CLI с помощью переопределения --nlp.tokenizer.vocab_file при запуске
    большой поезд . Для получения более подробной информации об использовании зарегистрированных функций,
    см. документацию по обучению с пользовательским кодом.

    Помните, что зарегистрированная функция всегда должна быть функцией,
    призывает создать что-то , а не само «что-то». В этом случае это
    создает функцию , которая принимает объект nlp и возвращает вызываемый объект, который
    принимает текст и возвращает Doc .

    Использование предварительно токенизированного текста

    spaCy обычно предполагает по умолчанию, что ваши данные - это необработанный текст . Тем не мение,
    иногда ваши данные частично аннотируются, например.грамм. с уже существующей токенизацией,
    теги части речи и т. д. Чаще всего у вас
    предопределенная токенизация . Если у вас есть список строк, вы можете создать
    Doc объект напрямую. При желании вы также можете указать список
    логические значения, указывающие, следует ли за каждым словом пробел.

    ✏️ Что попробовать
    1. Измените логическое значение в списке пробелов . Вы должны увидеть это в отражении
      в doc.text и следует ли за токеном пробел.
    2. Удалите пробелов = пробелов из Doc . Вы должны увидеть, что каждый токен
      теперь следует пробел.
    3. Скопируйте и вставьте случайное предложение из Интернета и вручную создайте
      Doc с словами и пробелами , так что doc.text соответствует оригиналу
      ввод текста.
      импорт просторный
    из spacy.tokens import Doc
    
    nlp = spacy.blank ("ru")
    words = ["Привет", ",", "мир", "!"]
    пробелы = [Ложь, Истина, Ложь, Ложь]
    doc = Док (nlp.словарь, слова = слова, пробелы = пробелы)
    печать (текст документа)
    print ([(t.text, t.text_with_ws, t.whitespace_) для t в документе])
      

    Если предоставляется, список пробелов должен иметь длину и иметь ту же длину , что и список слов. В
    Список пробелов влияет на doc.text , span.text , token.idx , span.start_char
    и атрибутов span.end_char . Если вы не предоставили последовательность пробелов , spaCy
    будет считать, что после всех слов стоит пробел.Как только у вас будет
    Doc объект, вы можете записать в его атрибуты, чтобы установить
    теги части речи, синтаксические зависимости, именованные сущности и другие
    атрибуты.

    Согласование токенизации

    Токенизация spaCy является неразрушающей и использует правила, зависящие от языка.
    оптимизирован для совместимости с аннотациями банка деревьев. Другие инструменты и ресурсы
    может иногда токенизировать вещи по-разному - например, «Я»
    [«I», «'», «m»] вместо [«I», «m»] .

    В подобных ситуациях вам часто нужно выровнять токенизацию, чтобы
    может объединять аннотации из разных источников вместе или брать предсказанные векторы
    по
    предварительно обученная модель BERT и
    примените их к токенам spaCy. spaCy’s Выравнивание
    объект позволяет однозначно отображать индексы токенов в обоих направлениях, как
    а также с учетом индексов, в которых несколько токенов совпадают с одним
    токен.

    ✏️ Что попробовать
    1. Измените регистр в одном из списков токенов - например,
      «Обама» по «Обама» .Вы увидите, что при выравнивании регистр не учитывается.
    2. Измените «подкастов» в other_tokens на «pod», «casts» . Тебе следует увидеть
      что теперь есть два токена длины 2 в y2x , один соответствует
      «S», а один - «подкасты».
    3. Сделайте other_tokens и spacy_tokens идентичными. Вы увидите, что все
      токены теперь соответствуют 1 к 1.
      из spacy.training import Alignment
    
    other_tokens = [«я», «слушал», «до», «обама», «'», «с», «подкасты», «."]
    spacy_tokens = ["я", "слушал", "кому", "обама", "s", "подкасты", "."]
    align = Alignment.from_strings (other_tokens, spacy_tokens)
    print (f "a -> b, lengths: {align.x2y.lengths}")
    print (f "a -> b, сопоставление: {align.x2y.dataXd}")
    print (f "b -> a, lengths: {align.y2x.lengths}")
    print (f "b -> a, сопоставления: {align.y2x.dataXd}")
      

    Вот некоторые выводы из информации о выравнивании, сгенерированной в примере.
    выше:

    • Сопоставления "один-к-одному" для первых четырех токенов идентичны, что означает
      они сопоставляются друг с другом.Это имеет смысл, потому что они идентичны и в
      ввод: "я" , "слушал" , "до" и "обама" .
    • Значение x2y.dataXd [6] равно 5 , что означает, что other_tokens [6]
      ( «подкастов» ) соответствует spacy_tokens [5] (также «подкастов» ).
    • x2y.dataXd [4] и x2y.dataXd [5] оба равны 4 , что означает, что оба токена
      4 и 5 из other_tokens ( "'" и "s" ) выравниваются с токеном 4 из spacy_tokens
      ( "х" ).
    Важное примечание

    Текущая реализация алгоритма выравнивания предполагает, что оба
    токенизации складываются в одну и ту же строку. Например, вы сможете выровнять
    [«я», «'», «м»] и [«я», «м»] , которые в сумме дают «я» , но не
    [«Я», «Я»] и [«Я», «Я»] .

    Диспетчер контекста Doc.retokenize позволяет объединять и
    разделить токены. Изменения токенизации сохраняются и выполняются на
    один раз при выходе из диспетчера контекста.Объединить несколько токенов в один
    токен, передайте Span в ретокенизатор .merge . An
    необязательный словарь attrs позволяет вам устанавливать атрибуты, которые будут назначены
    объединенный токен - например, лемма, тег части речи или тип объекта. По
    по умолчанию объединенный токен получит те же атрибуты, что и объединенный диапазон
    корень.

    ✏️ Что стоит попробовать
    1. Проверьте атрибут token.lemma_ с установкой и без установки атрибутов .Вы увидите, что в лемме по умолчанию используется «New», лемма о корне span.
    2. Перезаписать другие атрибуты, такие как "ENT_TYPE" . Поскольку «Нью-Йорк» тоже
      распознается как именованный объект, это изменение также будет отражено в
      документов .
      импорт просторный
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp («Я живу в Нью-Йорке»)
    print ("До:", [token.text для токена в документе])
    
    с doc.retokenize () в качестве ретокенизатора:
        retokenizer.merge (документ [3: 5], attrs = {"ЛЕММА": "нью-йорк"})
    print ("После:", [токен.текст для токена в документе])
      
    Совет: объединение сущностей и словосочетаний с существительными

    Если вам нужно объединить именованные сущности или фрагменты существительных, воспользуйтесь встроенной функцией
    merge_entities и
    merge_noun_chunks конвейер
    составные части. При добавлении в конвейер с помощью nlp.add_pipe они займут
    забота об автоматическом слиянии пролетов.

    Если атрибут в attrs является контекстно-зависимым атрибутом токена, он будет
    применяться к базовому токену .Например LEMMA , POS
    или DEP применяются только к слову в контексте, поэтому они являются атрибутами токена. Если
    атрибут - это не зависящий от контекста лексический атрибут, он будет применяться к
    лежащая в основе Лексема , запись в словаре. Например,
    LOWER или IS_STOP применяются ко всем словам с одинаковым написанием, независимо от
    контекст.

    Примечание о слиянии перекрывающихся участков

    Если вы пытаетесь объединить перекрывающиеся участки, spaCy выдаст ошибку, потому что
    неясно, как должен выглядеть результат.В зависимости от приложения вы можете
    хотите сопоставить самый короткий или самый длинный возможный диапазон, поэтому вам решать, как отфильтровать
    их. Если вы ищете самый длинный неперекрывающийся интервал, вы можете использовать
    util.filter_spans helper:

      doc = nlp («Я живу в Берлинском Кройцберге»)
    spans = [документ [3: 5], документ [3: 4], документ [4: 5]]
    filter_spans = filter_spans (промежутки)
      

    Разделение токенов

    Метод retokenizer.split позволяет разделить
    один жетон на два или более жетона.Это может быть полезно в тех случаях, когда
    Одних правил токенизации недостаточно. Например, вы можете захотеть разделить
    «Его» в токены «оно» и «есть», но не притяжательное местоимение «его». Ты
    может написать логику, основанную на правилах, которая может найти только правильное «свое» для разделения, но
    к тому времени Doc уже будет токенизирован.

    Этот процесс разделения токена требует дополнительных настроек, потому что вам нужно
    укажите текст отдельных токенов, необязательные атрибуты каждого токена и способ
    должен быть прикреплен к существующему синтаксическому дереву.Это можно сделать
    предоставление списка из голов - либо токен для присоединения вновь разделенного токена
    к, или кортеж (токен, суб-токен) , если новый разделенный токен должен быть присоединен
    к другому подтекену. В этом случае «New» следует прикрепить к «York» (
    второй разделенный подтекст) и «York» следует присоединить к «in».

    ✏️ Что стоит попробовать
    1. Назначьте различные атрибуты подтокенам и сравните результат.
    2. Измените головки так, чтобы «New» было прикреплено к «in», а «York» - прикреплено.
      на «Новый».
    3. Разделить жетон на три жетона вместо двух - например,
      [«Новый», «Йо», «рк»] .
      импорт просторный
    от просторного импорта
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp («Я живу в Нью-Йорке»)
    print ("До:", [token.text для токена в документе])
    displacy.render (док)
    
    с doc.retokenize () в качестве ретокенизатора:
        Heads = [(док [3], 1), док [2]]
        attrs = {"POS": ["PROPN", "PROPN"], "DEP": ["pobj", "соединение"]}
        retokenizer.split (doc [3], ["New", "York"], Heads = Heads, attrs = attrs)
    print ("После:", [токен.текст для токена в документе])
    displacy.render (док)
      

    Указание глав в виде списка из токенов или (токен, подтекен) кортежей позволяет
    присоединение разделенных субтокенов к другим субтокенам без необходимости отслеживать
    индексы токенов после разделения.

    Токен Голова Описание
    «Новый» (документ [3], 1) Прикрепите этот токен ко второму индексу 1471 что doc [3] будет разделен на: i.е. «Йорк».
    "York" doc [2] Прикрепите этот токен к doc [1] в исходном Doc , т.е. «in».

    Если вас не волнуют головы (например, если вы используете только
    токенизатор, а не парсер), вы можете прикрепить каждый подтекен к себе:

      doc = nlp («Я живу в Нью-Йорке»)
    с doc.retokenize () в качестве ретокенизатора:
        Heads = [(doc [3], 0), (doc [3], 1), (doc [3], 2)] ретокенизатор.split (doc [3], ["Новый", "Йорк", "Город"], Heads = Heads)
      
    Важное примечание

    При разделении токенов тексты суб токенов всегда должны совпадать с оригиналом
    текст токена - или, иначе говоря, "" .join (subtokens) == token.text всегда нужен
    быть правдой. Если бы это было не так, разделение токенов могло бы легко закончиться
    приводящие к сбивающим с толку и неожиданным результатам, которые противоречили бы
    Политика неразрушающей токенизации.

      doc = nlp («Я живу в Лос-Анджелесе.")
    с doc.retokenize () в качестве ретокенизатора:
    - retokenizer.split (doc [3], ["Los", "Angeles"], Heads = [(doc [3], 1), doc [2]])
    + retokenizer.split (doc [3], ["L.", "A."], Heads = [(doc [3], 1), doc [2]])
      

    Перезапись атрибутов настраиваемого расширения

    Если вы зарегистрировали настраиваемый
    атрибуты расширения,
    вы можете перезаписать их во время токенизации, предоставив словарь
    имена атрибутов сопоставлены с новыми значениями как ключ "_" в атрибуте attrs . Для
    слияния, вам необходимо предоставить один словарь атрибутов для результирующего
    объединенный токен.Для разделения вам необходимо предоставить список словарей с
    настраиваемые атрибуты, по одному на каждый под токен разделения.

    Важное примечание

    Чтобы установить атрибуты расширения во время ретокенизации, атрибуты должны быть
    зарегистрировал с использованием токена .set_extension
    метод, и они должны быть с возможностью записи . Это означает, что они должны иметь
    значение по умолчанию, которое можно перезаписать, или установщики геттеров и . Методика
    расширения или расширения только с геттером вычисляются динамически, поэтому их
    значения не могут быть перезаписаны.Подробнее см.
    документация по атрибуту расширения.

    ✏️ Что попробовать
    1. Добавьте еще одно собственное расширение - может быть, "music_style" ? - и перезапишите его.
    2. Измените атрибут расширения, чтобы использовать только функцию получения . Вам следует
      видите, что spaCy вызывает ошибку, потому что атрибут недоступен для записи
      больше.
    3. Перепишите код, чтобы разделить токен с помощью ретокенизатора .split . Помни это
      вам необходимо предоставить список значений атрибутов расширения как "_"
      Свойство, по одному на каждый субтекер разделения.
      импорт просторный
    из spacy.tokens импортировать токен
    
    
    Token.set_extension ("is_musician", по умолчанию = False)
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp («Мне нравится Дэвид Боуи»)
    print ("До:", [(token.text, token ._. is_musician) для токена в документе])
    
    с doc.retokenize () в качестве ретокенизатора:
        retokenizer.merge (документ [2: 4], attrs = {"_": {"is_musician": True}})
    print ("После:", [(token.text, token ._. is_musician) для токена в документе])
      

    A Doc Предложения объекта доступны через Doc.сенты
    имущество. Чтобы просмотреть предложения Doc , вы можете перебрать Doc.sents , a
    генератор, который дает Span объектов. Вы можете проверить, действительно ли Doc
    имеет границы предложения, позвонив
    Doc.has_annotation с именем атрибута
    "SENT_START" .

      импорт просторный
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp ("Это предложение. Это другое предложение.")
    assert doc.has_annotation ("SENT_START")
    для отправки в док.отправляет:
        печать (отправлено. текст)
      

    spaCy предоставляет четыре альтернативы для сегментации предложений:

    1. Анализатор зависимостей: статистический
      DependencyParser обеспечивает наиболее точный
      границы предложения основаны на синтаксическом анализе полной зависимости.
    2. Статистический сегментатор предложений: статистический
      SentenceRecognizer - это проще и быстрее
      альтернатива синтаксическому анализатору, который устанавливает только границы предложения.
    3. Компонент конвейера на основе правил: основанный на правилах
      Sentencizer устанавливает границы предложения с помощью
      настраиваемый список знаков препинания в конце предложения.
    4. Пользовательская функция: ваша собственная пользовательская функция добавлена ​​в
      конвейер обработки может устанавливать границы предложения, записывая
      Token.is_sent_start .

    По умолчанию: Использование анализа зависимостей Требуется модель

    В отличие от других библиотек, spaCy использует синтаксический анализ зависимостей для определения предложения
    границы. Обычно это наиболее точный подход, но он требует
    обученный конвейер , обеспечивающий точные прогнозы. Если твои тексты
    ближе к новостям общего назначения или веб-тексту, это должно работать сразу после установки
    с предоставленными spaCy подготовленными конвейерами.Для социальных сетей или разговорного текста
    который не соответствует тем же правилам, ваше приложение может извлечь выгоду из пользовательского
    обученный или основанный на правилах компонент.

      импорт просторный
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp ("Это предложение. Это другое предложение.")
    для присланных документов:
        печать (отправлено. текст)
      

    Парсер зависимостей spaCy учитывает уже установленные границы, поэтому вы можете предварительно обрабатывать
    ваш Doc с использованием пользовательских компонентов с до , он будет проанализирован.В зависимости от вашего текста,
    это также может повысить точность синтаксического анализа, поскольку синтаксический анализатор ограничен предсказывать
    синтаксический анализ в соответствии с границами предложения.

    Статистический сегментатор предложений v3.0 Модель потребностей

    The SentenceRecognizer - это простой статистический
    компонент, который предоставляет только границы предложения. Наряду с тем, чтобы быть быстрее и
    меньше, чем парсер, его основное преимущество состоит в том, что его легче обучить
    потому что для этого требуются только аннотированные границы предложения, а не полные
    анализ зависимостей.Обученные конвейеры spaCy включают в себя как синтаксический анализатор,
    и обученный сегментатор предложений, который
    по умолчанию отключено. Если тебе нужно только
    границы предложения и без синтаксического анализатора, вы можете использовать , исключить или , отключить
    аргумент на spacy.load для загрузки конвейера
    без синтаксического анализатора, а затем явно включите распознаватель предложений с помощью
    nlp.enable_pipe .

    senter vs. parser

    Отзыв для senter обычно немного ниже, чем для парсера,
    который лучше предсказывает границы предложения, когда пунктуация не
    настоящее время.

      импорт просторный
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm", exclude = ["parser"])
    nlp.enable_pipe ("центр")
    doc = nlp ("Это предложение. Это другое предложение.")
    для присланных документов:
        печать (отправлено. текст)
      

    Компонент конвейера на основе правил

    Компонент Sentencizer является
    компонент конвейера, который разбивает предложения на
    пунктуация как . , ! или ? . Вы можете подключить его к своему конвейеру, если только
    нужны границы предложения без синтаксического анализа зависимостей.

      импорт просторный
    from spacy.lang.en импорт английский
    
    nlp = английский ()
    nlp.add_pipe ("приговорщик")
    doc = nlp ("Это предложение. Это другое предложение.")
    для присланных документов:
        печать (отправлено. текст)
      

    Пользовательская стратегия на основе правил

    Если вы хотите реализовать свою собственную стратегию, которая отличается от стратегии по умолчанию
    основанный на правилах подход к разделению предложений, вы также можете создать
    настраиваемый компонент конвейера, который
    берет объект Doc и устанавливает токен .is_sent_start атрибут на каждом
    индивидуальный жетон. Если установлено значение Ложь , токен явно помечается как , а не как .
    начало предложения. Если установлено значение Нет (по умолчанию), оно обрабатывается как отсутствующее значение.
    и все еще может быть перезаписан парсером.

    Важное примечание

    Чтобы предотвратить несогласованное состояние, вы можете установить только границы до документа
    анализируется (и doc.has_annotation ("DEP") равно Ложь ). Чтобы ваш
    компонент добавлен в нужном месте, вы можете установить перед = 'parser' или
    first = True при добавлении в конвейер с помощью
    нлп.add_pipe .

    Вот пример компонента, который реализует правило предварительной обработки для
    разделение на "..." жетонов. Компонент добавляется перед анализатором, то есть
    затем используется для дальнейшего сегментирования текста. Это возможно, потому что is_sent_start
    только для некоторых токенов установлено значение Истинно - для всех остальных по-прежнему указывается Нет
    для неустановленных границ предложения. Этот подход может быть полезен, если вы хотите
    реализовать дополнительных правил, специфичных для ваших данных, при этом сохраняя возможность
    воспользоваться преимуществами сегментации предложений на основе зависимостей.

      из spacy.language import Language
    импортный простор
    
    text = "это предложение ... привет ... и еще одно предложение".
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    doc = nlp (текст)
    print ("До:", [отправленный текст для отправки в документах])
    
    @ Language.component ("set_custom_boundaries")
    def set_custom_boundaries (документ):
        для токена в документе [: - 1]:
            если token.text == "...":
                doc [token.i + 1] .is_sent_start = Истина
        вернуть документ
    
    nlp.add_pipe ("set_custom_boundaries", before = "parser")
    doc = nlp (текст)
    print ("После:", [отправлено.текст для отправки в документах])
      

    Атрибут AttributeRuler управляет сопоставлениями на основе правил и
    исключения
    для всех атрибутов уровня токена. Как количество
    компоненты конвейера выросли со версии spaCy v2 до
    v3, обработка правил и исключений в каждом компоненте в отдельности стала
    непрактично, поэтому AttributeRuler предоставляет один компонент с унифицированным
    формат шаблона для всех сопоставлений атрибутов токенов и исключений.

    Атрибут AttributeRuler использует
    Сопоставитель шаблонов для идентификации
    токены, а затем присваивает им предоставленные атрибуты.При необходимости
    Matcher шаблоны могут включать контекст вокруг целевого токена.
    Например, линейка атрибутов может:

    • предоставлять исключения для любых атрибутов токенов
    • сопоставлять мелкозернистых тегов - крупнозернистых тегов для языков без
      статистические морфологизаторы (замена v2.x tag_map в
      языковых данных)
    • маркер карты форма поверхности + мелкозернистые теги от до морфологические признаки
      (замена v2.x morph_rules в языковых данных)
    • укажите теги для пробелов (заменяя жестко запрограммированное поведение в
      tagger)

    В следующем примере показано, как можно указать тег и POS NNP / PROPN
    для фразы "The Who" , переопределив теги, предоставленные статистическим
    tagger и карту тегов POS.

      импорт просторный
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
    text = "Я видел выступление The Who. Кого вы видели?"
    doc1 = nlp (текст)
    печать (doc1 [2].tag_, doc1 [2] .pos_)
    печать (doc1 [3] .tag_, doc1 [3] .pos_)
    
    
    ruler = nlp.get_pipe ("attribute_ruler")
    
    patterns = [[{"НИЖНИЙ": "the"}, {"ТЕКСТ": "Кто"}]]
    
    attrs = {"ТЕГ": "NNP", "POS": "PROPN"}
    
    ruler.add (шаблоны = шаблоны, attrs = attrs, index = 0)
    ruler.add (шаблоны = шаблоны, attrs = attrs, index = 1)
    
    doc2 = nlp (текст)
    печать (doc2 [2] .tag_, doc2 [2] .pos_)
    печать (doc2 [3] .tag_, doc2 [3] .pos_)
    
    печать (doc2 [5] .tag_, doc2 [5] .pos_)
      
    Переход со spaCy v2.x

    Атрибут AttributeRuler может импортировать карту тегов и преобразовывать
    rules
    в v2.x с помощью встроенных методов или когда компонент
    инициализируется перед обучением. Увидеть
    руководство по миграции для получения подробной информации.

    Сходство определяется путем сравнения векторов слов или «вложений слов»,
    многомерные смысловые представления слова. Векторы слов могут быть
    генерируется с использованием такого алгоритма, как
    word2vec и обычно выглядят так:

     
    banana.vector
    array ([2.02280000e-01, -7.66180009e-02, 3.70319992e-01, 3.28450017e-02, -4.19569999e-01, 7.20689967e-02, -3.74760002e-01, 5.74599989e-02, -1.24009997e-02, 5.2

    94e-01, -5.23800015e-01, -1.97710007e-01, -3.41470003e-01, 5.33169985e-01, -2.53309999e-02, 1.73800007e-01, 1.67720005e-01, 8.39839995e-01, 5.51070012e-02, 1.05470002e-01, 3.78719985e-01, 2.42750004e-01, 1.47449998e-02, 5.593e-01, 1.25210002e-01, -6.75960004e-01, 3.58420014e-01, 3.66849989e-01, 2.52470002e-03, -6.40089989e-01, -2.97650009e-01, 7.8

    22e-01, 3.31680000e-01, -1.19659996e + 00, -4.71559986e-02, 5.31750023e-01], dtype = float32)

    Важное примечание

    Чтобы сделать их компактными и быстрыми, небольшие конвейерные пакеты spaCy (все
    пакеты, заканчивающиеся на sm ) не поставляются с векторами слов и включают только
    контекстно-зависимые тензоры . Это означает, что вы все еще можете использовать подобие ()
    методы для сравнения документов, промежутков и токенов, но результат не будет таким
    хорошо, и отдельным токенам не будут назначены векторы.Итак, чтобы использовать
    реальных векторов слов, вам необходимо загрузить более крупный пакет конвейера:

      - python -m spacy загрузить en_core_web_sm
    + python -m spacy загрузить en_core_web_lg
      

    Пакеты конвейеров, которые поставляются со встроенными векторами слов, делают их доступными как
    атрибут Token.vector .
    Док. Вектор и Span.vector будут
    по умолчанию используется среднее значение их векторов токенов. Вы также можете проверить, есть ли у токена
    назначенный вектор и получить норму L2, которую можно использовать для нормализации векторов.

      импорт просторный
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_md")
    tokens = nlp ("собака кошка банан afskfsd")
    
    для токена в токенах:
        print (token.text, token.has_vector, token.vector_norm, token.is_oov)
      
    • Текст : исходный текст токена.
    • имеет вектор : Имеется ли у токена векторное представление?
    • Норма вектора : Норма L2 вектора токена (квадратный корень из
      сумма квадратов значений)
    • OOV : вне словарного запаса

    Слова «собака», «кошка» и «банан» довольно распространены в английском языке, поэтому они
    часть словаря конвейера и поставляется с вектором.Слово «afskfsd» на
    другая рука гораздо менее распространена и не входит в словарный запас, поэтому ее вектор
    представление состоит из 300 измерений 0 , что означает, что это практически
    несуществующий. Если ваше приложение получит выгоду от большого словаря с
    больше векторов, вам следует рассмотреть возможность использования одного из более крупных пакетов конвейера или
    загрузка в полном векторном пакете, например,
    en_core_web_lg , что включает 685k уникальных
    векторы
    .

    spaCy может сравнивать два объекта и делать прогноз , насколько похожи
    их
    .Прогнозирование сходства полезно для построения рекомендательных систем.
    или отметка дубликатов. Например, вы можете предложить пользовательский контент,
    аналогично тому, что они сейчас просматривают, или обозначьте обращение в службу поддержки как
    дублировать, если он очень похож на уже существующий.

    Каждый Doc , Span , Token и
    Lexeme идет с . Подобие
    метод, позволяющий сравнить его с другим объектом и определить
    сходство.Конечно, сходство всегда субъективно - будь то два слова,
    Или документы похожи, в действительности зависит от того, как вы на это смотрите. spaCy’s
    реализация подобия обычно предполагает довольно общее определение
    сходство.

    📝 Что стоит попробовать
    1. Сравните два разных токена и попытайтесь найти два наиболее разных
      токены в текстах с наименьшей оценкой сходства (согласно
      векторы).
    2. Сравните сходство двух объектов Lexeme , записи в
      словарь.Вы можете получить лексему с помощью атрибута .lex токена.
      Вы должны увидеть, что результаты подобия идентичны токену
      сходство.
      импорт просторный
    
    nlp = spacy.load ("en_core_web_md")
    doc1 = nlp («Мне нравится соленый картофель фри и гамбургеры.»)
    doc2 = nlp («Фастфуд очень вкусный.»)
    
    
    print (doc1, "<->", doc2, doc1.similarity (doc2))
    
    french_fries = doc1 [2: 4]
    бургеры = doc1 [5]
    print (french_fries, «<->», гамбургеры, french_fries.similarity (гамбургеры))
      

    Чего ожидать от результатов схожести

    Вычисление оценок схожести может быть полезным во многих ситуациях, но это также
    важно поддерживать реалистичных ожиданий о том, какую информацию он может
    предоставлять.Слова могут быть связаны друг с другом по-разному, поэтому один
    Оценка «подобия» всегда будет смесью разных сигналов и векторов
    обучение на разных данных может дать очень разные результаты, которые могут не
    полезно для ваших целей. Вот несколько важных моментов, о которых следует помнить:

    • Объективного определения сходства не существует. «Я люблю гамбургеры» и «Я
      как макароны »аналогичен в зависимости от вашего приложения . Оба говорят о еде
      предпочтения, что делает их очень похожими, но если вы анализируете упоминания
      еды, эти предложения довольно не похожи, потому что они говорят о очень
      разные продукты.
    • Сходство значений по умолчанию для объектов Doc и Span
      к среднему векторов токенов. Это означает, что вектор для «быстрого
      еда »- это среднее значение векторов для слов« быстро »и« еда », что не является
      обязательно представитель словосочетания «фаст-фуд».
    • Усреднение вектора означает, что вектор нескольких токенов нечувствителен к
      порядок
      слов. Два документа, выражающие одно и то же значение с
      несходная формулировка даст более низкий балл схожести, чем два документа
      которые содержат одни и те же слова, но имеют разные значения.
    💡Совет: ознакомьтесь с sense2vec

    sense2vec - это библиотека, разработанная
    us, который построен на основе spaCy и позволяет вам обучать и запрашивать более интересные и
    подробные векторы слов. Он сочетает в себе такие словосочетания, как «фастфуд» или «честная игра».
    и включает теги части речи и метки объектов. Библиотека также
    включает рецепты аннотаций для нашего инструмента аннотации Prodigy
    которые позволяют вам оценивать векторы и создавать списки терминологии. Больше подробностей,
    посмотрите нашу запись в блоге.К
    изучить семантическое сходство всех комментариев Reddit за 2015 и 2019 годы,
    см. интерактивную демонстрацию.

    Добавление векторов слов

    Пользовательские векторы слов можно обучить с помощью ряда библиотек с открытым исходным кодом, таких как
    как Gensim, FastText,
    или оригинал Томаша Миколова
    Реализация Word2vec. Наиболее
    библиотеки векторных слов выводят удобный для чтения текстовый формат, где каждая строка
    состоит из слова, за которым следует его вектор. Для повседневного использования мы хотим
    преобразовать векторы в двоичный формат, который загружается быстрее и занимает меньше времени
    место на диске.Самый простой способ сделать это -
    векторов инициализации служебная программа командной строки. Это выведет
    пустой конвейер spaCy в каталоге / tmp / la_vectors_wiki_lg , что дает вам
    доступ к некоторым красивым латинским векторам. Затем вы можете передать путь к каталогу
    spacy.load или используйте его в
    [инициализировать] вашей конфигурации, когда вы
    обучить модель.

    Пример использования
      nlp_latin = spacy.load ("/ tmp / la_vectors_wiki_lg")
    doc1 = nlp_latin ("Caecilius est in horto")
    doc2 = nlp_latin ("servus est in atrio")
    doc1.сходство (doc2)
      
      wget https://s3-us-west-1.amazonaws.com/fasttext-vectors/word-vectors-v2/cc.la.300.vec.gz 
    python -m spacy init vectors en cc. la.300.vec.gz / tmp / la_vectors_wiki_lg
    Как оптимизировать векторное покрытие¶

    Чтобы помочь вам найти хороший баланс между покрытием и использованием памяти, spaCy's
    Vectors Класс позволяет сопоставить нескольких ключей с одинаковыми
    строка
    таблицы. Если вы используете
    spacy init vectors команда для создания словаря,
    об обрезке векторов позаботится автоматически, если вы установите --prune
    флаг.Вы также можете сделать это вручную, выполнив следующие шаги:

    1. Начните с пакета векторов слов , который охватывает огромный словарный запас. Для
      Например, пакет en_core_web_lg предоставляет
      300-мерные векторы GloVe для 685 тыс. Терминов английского языка.
    2. Если в вашем словаре есть значения, установленные для атрибута Lexeme.prob ,
      лексемы будут отсортированы по убыванию вероятности, чтобы определить, какие векторы
      обрезать. В противном случае лексемы будут отсортированы по порядку в Vocab .
    3. Позвоните Vocab.prune_vectors с номером
      векторы, которые вы хотите сохранить.
      nlp = spacy.load ("en_core_web_lg")
    n_vectors = 105000
    удалено_слова = nlp.vocab.prune_vectors (n_vectors)
    
    assert len ​​(nlp.vocab.vectors) <= n_vectors
    утверждать nlp.vocab.vectors.n_keys> n_vectors
      

    Vocab.prune_vectors уменьшает текущий вектор
    таблица на заданное количество уникальных записей и возвращает словарь, содержащий
    удаленные слова, сопоставленные с (строка, оценка) кортежем, где строка - это
    запись, с которой было сопоставлено удаленное слово, и баллов балл сходства между
    два слова.

     
    Удаленные слова
    { «Берег»: («берег», 0,732257), «Предосторожность»: («осторожность», 0,4), «безнадежность»: («печаль», 0,742366), «Непрерывный»: («Непрерывный», 0,732549), "Распущенный": ("труп", 0,499432), «биостатистик»: («ученый», 0,339724), "somewheres": ("somewheres", 0,402736), "наблюдение": ("наблюдать", 0.823096), «Уход»: («Уход», 1.0), }

    В приведенном выше примере вектор для «Берега» был удален и переназначен на
    вектор «берега», который оценивается примерно на 73% схожим.«Уход» был перенесен на
    вектор «ухода» идентичен. Если вы используете
    init vectors команду, вы можете установить --prune
    возможность легко уменьшать размер векторов при добавлении их в spaCy
    pipeline:

      python -m spacy init vectors en la.300d.vec.tgz / tmp / la_vectors_web_md --prune 10000  

    Это создаст пустой конвейер spaCy с векторами для первых 10 000 слов
    в векторах. Все остальные слова в векторах отображаются на ближайший вектор
    среди оставшихся.

    Добавление векторов по отдельности

    Атрибут vector представляет собой массив только для чтения numpy или cupy (в зависимости от
    настроили ли вы spaCy для использования памяти графического процессора) с dtype float32 . В
    массив доступен только для чтения, поэтому spaCy может избежать ненужных операций копирования, где
    возможный. Вы можете изменить векторы через Vocab или
    Векторы таблица. Используя
    Vocab.set_vector Метод часто является самым простым подходом
    если у вас есть векторы в произвольном формате, как вы можете читать в векторах с
    ваша собственная логика, и просто установите их с помощью простого цикла.Этот метод может
    быть медленнее, чем подходы, которые работают со всей таблицей векторов сразу, но
    это отличный подход для разовых конверсий, прежде чем вы сэкономите свои nlp
    объект на диск.

     
    Добавление векторов
    из spacy.vocab import Vocab vector_data = { "собака": numpy.random.uniform (-1, 1, (300,)), «кошка»: numpy.random.uniform (-1, 1, (300,)), "оранжевый": numpy.random.uniform (-1, 1, (300,)) } Vocab = Vocab () словом, вектор в vector_data.Предметы(): voiceab.set_vector (слово, вектор)

    Каждый язык индивидуален и обычно полон исключений и специальных
    case
    , особенно среди самых распространенных слов. Некоторые из этих исключений
    общие для разных языков, в то время как другие являются полностью конкретными - обычно так
    В частности, они должны быть жестко запрограммированы. В
    lang модуль содержит все данные для конкретного языка,
    организованы в простые файлы Python. Это упрощает обновление и расширение данных.

    Данные общего языка в корне каталога содержат правила, которые могут быть
    обобщены для разных языков - например, правила для базовой пунктуации, смайликов,
    смайлики и однобуквенные сокращения. Индивидуальные языковые данные в
    подмодуль содержит правила, относящиеся только к определенному языку. Это
    также заботится о том, чтобы собрать все компоненты и создать
    Подкласс языка - например, Английский или Немецкий
    Значения определены в языке . По умолчанию .

      из spacy.lang.en импорт английский
    из spacy.lang.de импорт немецкий
    
    nlp_en = английский ()
    nlp_de = немецкий ()
      
    Имя Описание
    Стоп-слова
    stop_words.py
    Список наиболее распространенных слов языка, которые часто полезно отфильтровать, например «и» или "Я". Соответствующие жетоны вернут True для is_stop .
    Исключения для токенизатора
    tokenizer_exceptions.py
    Особые правила для токенизатора, например такие сокращения, как «не могу», и сокращения с пунктуацией, например «Великобритания».
    Правила пунктуации
    punctuation.py
    Регулярные выражения для разделения токенов, например о пунктуации или специальных символах, например смайликах. Включает правила для префиксов, суффиксов и инфиксов.
    Классы символов
    char_classes.py
    Классы символов для использования в регулярных выражениях, например латинские символы, кавычки, дефисы или значки.
    Лексические атрибуты
    lex_attrs.py
    Пользовательские функции для установки лексических атрибутов токенов, например like_num , который включает в себя специфичные для языка слова, такие как «десять» или «сотня».
    Итераторы синтаксиса
    syntax_iterators.py
    Функции, которые вычисляют представления объекта Doc на основе его синтаксиса.В настоящее время используется только для имен существительных.
    Lemmatizer
    lemmatizer.py spacy-lookups-data
    Реализация пользовательского лемматизатора и таблицы лемматизации.

    Создание подкласса настраиваемого языка

    Если вы хотите настроить несколько компонентов языковых данных или добавить поддержку
    для пользовательского языка или "диалекта" домена, вы также можете реализовать свой
    собственный языковой подкласс.Подкласс должен определять два атрибута: lang
    (уникальный код языка) и Defaults , определяющие языковые данные. Для
    обзор доступных атрибутов, которые можно перезаписать, см.
    Language.Defaults Документация по .

      из spacy.lang.en импорт английский
    
    класс CustomEnglishDefaults (англ.Defaults):
        stop_words = set (["заказ", "стоп"])
    
    class CustomEnglish (английский):
        lang = "custom_en"
        По умолчанию = CustomEnglishDefaults
    
    nlp1 = английский ()
    nlp2 = CustomEnglish ()
    
    печать (nlp1.lang, [token.is_stop для токена в nlp1 («настраиваемая остановка»)])
    print (nlp2.lang, [token.is_stop для токена в nlp2 («настраиваемая остановка»)])
      

    Декоратор @ spacy.registry.languages ​​ позволяет вам
    зарегистрируйте собственный языковой класс и присвойте ему строковое имя. Это означает, что
    Вы можете позвонить по номеру spacy.blank со своим индивидуальным
    название языка, и даже обучать конвейеры с ним и ссылаться на него в вашем
    тренировочная конфигурация.

    Использование конфигурации

    После регистрации пользовательского языкового класса с помощью реестра языков ,
    вы можете сослаться на него в своей тренировочной конфигурации.Этот
    означает, что spaCy будет обучать ваш конвейер с помощью настраиваемого подкласса.

      [nlp]
    lang = "custom_en"
      

    Чтобы разрешить "custom_en" для вашего подкласса, зарегистрированная функция
    должен быть доступен во время тренировки. Вы можете загрузить файл Python, содержащий
    код с использованием аргумента --code :

      python -m spacy train config.cfg --code code.py  
     
    Регистрация настраиваемого языка
    import spacy от простора.lang.en import English класс CustomEnglishDefaults (англ.Defaults): stop_words = set (["заказ", "стоп"]) @ spacy.registry.languages ​​("custom_en") класс CustomEnglish (английский): lang = "custom_en" По умолчанию = CustomEnglishDefaults nlp = spacy.blank ("custom_en")

    Анализ и выполнение II

    Теперь, когда вы понимаете, что такое анонимный
    глагол / наречие / союз, вы готовы следовать синтаксическому анализу и исполнению слова
    словом. Мы окончательно откажемся от всего
    сокращает и обрабатывает предложения точно так же, как это делает переводчик.

    На любом компилируемом языке программа не работает
    словами (токенами)
    и затем анализируется, и код генерируется из проанализированного результата. Не так в J: предложение разбито на слова,
    но предложение не разобрано полностью; скорее, синтаксический анализ и выполнение продолжаются
    одновременно, просматривая текст справа налево. Анализ находок
    шаблоны в предложении, которые затем исполняются. Исполнение
    включает обычную поставку существительных операндов к глаголам для получения результата от
    глагол, но также и другие действия: предоставление операндов глагола и существительного
    союзы и наречия для создания производных сущностей, а также признание других
    последовательности, которые мы скоро узнаем.

    Выполнение бита предложения, которое мы назовем фрагментом, заключается в замене фрагмента на
    соответствующее отдельное слово , а именно результат выполнения
    фрагмент. В простом случае, когда
    фрагмент - это вызов глагола (т.е. фрагмент выглядит как глагол существительное
    или существительное глагол существительное ),
    слово, которое заменяет это существительное, является результатом глагола. Если фрагмент является вызовом
    модификатор, результатом его выполнения будет существительное или производное
    глагол / наречие / союз.Существительное
    ничего, кроме его значения, но производный глагол / наречие / союз сам будет
    в конечном итоге будет выполнен: это называется анонимным
    глагол / наречие / союз и сохраняется переводчиком в частном
    форме, и единственное слово, используемое для замены фрагмента, является ссылкой на этот
    анонимный глагол / наречие / союз (в случае анонимного глагола вы можете
    воспринимайте отдельное слово как указатель на функцию, которая
    действует согласно определению анонимного глагола).

    Во всех случаях слово, заменяющее фрагмент, имеет
    определенная часть речи, а если это глагол, определенный ранг.

    Я хочу повторить, что используемое здесь слово «казнь» не
    синоним слова «исполнение существительных операндов».
    Да, глаголы так исполняются.
    Но выполнение модификатора создает анонимную сущность, и это может
    вообще не употребляйте существительные (как в примере + &.>). Выполнение модификатора - это шаг по
    путь к исполнению производного глагола.

    Таблица синтаксического анализа

    Казнь
    предложения начинается с разбивки предложения на слова. Слова (с маркером начала строки,
    показаны здесь как $, добавленные в начале) становятся исходным содержимым необработанного списка слов.
    Стопка с опусканием также будет использоваться во время
    исполнение; изначально он пуст.
    Исполнение предложения выполняется путем повторения шага синтаксического анализа, который включает: (1) исследование первых 4
    элементы стека, чтобы проверить, соответствуют ли они одному из 9 исполняемых шаблонов;
    (2) если совпадение было найдено, выполнение исполняемой части стека (что
    мы вызвали исполняемый фрагмент в предыдущей главе), в результате
    слово, заменяющее фрагмент в стеке; (3) если совпадений не найдено,
    перемещение крайнего правого слова из необработанного списка слов в крайнее левое
    положение стека, сдвигая остальную часть стека вправо.Исполнение заканчивается, когда нет
    необработанные слова и стек не содержит исполняемого шаблона. Обратите внимание, что выполнение фрагмента может оставить
    стек соответствует одному из исполняемых шаблонов, поэтому несколько последовательных
    шаги синтаксического анализа могут выполнять выполнение без перемещения чего-либо на
    куча. После того, как все слова были
    обработанный, стек должен содержать маркер начала строки, за которым следует
    отдельное слово, которое становится результатом предложения.

    Чтобы проследить за синтаксическим анализом, нам нужно знать, какие паттерны в
    вершина стека содержит исполняемый фрагмент.Таблица синтаксического анализа
    ниже приводится полный список. Больше, чем
    один символ в рамке означает, что любой из них соответствует рамке. имя означает любое допустимое имя переменной,
    а C, A, V и N обозначают союз, наречие, глагол и существительное соответственно.

    крайний левый
    слово стека

    другое
    стек слов

    действие

    $ =.=: (

    В

    что угодно

    0 Монада

    $ =. =: (A V N

    В

    В

    1 Монада

    $ =.=: (A V N

    В

    2 диада

    $ =. =: (A V N

    В N

    А

    что угодно

    3 Наречие

    $ =.=: (A V N

    В N

    К

    В N

    4 Conj

    $ =. =: (A V N

    В N

    В

    В

    5 Вилка

    $ =.=: (

    C A V N

    C A V N

    что угодно

    6 Крючок / Наречие

    наименование N

    =. =:

    К А В Н

    что угодно

    7 Is

    (

    C A V N

    )

    что угодно

    8 Парен

    Строки в таблице синтаксического анализа обрабатываются в
    приказ.Если крайние левые 4 слова на
    stack соответствует строке в таблице, фрагмент (те слова в стеке, которые
    выделены жирным шрифтом в таблице синтаксического анализа) выполняется и заменяется в стеке на
    единственное слово вернулось. Поскольку
    Фрагмент всегда состоит из двух или трех слов, он официально известен как двузубец или трезубец. Последний столбец таблицы синтаксического анализа дает
    описание того, что влечет за собой выполнение фрагмента.

    Вам будет легче следить за парсингом, если вы
    обратите внимание, что крайнее левое слово в исполняемом шаблоне обычно равно $ =.=: ( A V N . Это означает, что вы можете сканировать справа
    пока вы не нажмете слово, которое соответствует одному из них, прежде чем вы даже начнете проверять
    для исполняемого шаблона. Если вы найдете
    один из $ =. =: ( A V N
    и он не соответствует исполняемому шаблону, продолжайте искать следующий
    вхождение.

    Обратите внимание, что крайнее левое слово стека в таблице синтаксического анализа
    никогда не соединение. Это
    основной источник нашего давно известного правила, что союзы связывают
    слева направо: соединение может быть выполнено только тогда, когда оно появляется в третьем
    позиция стека, но если другая конъюнкция находится в крайнем левом положении, то
    стек всегда будет опускаться, чтобы исследовать левую часть соединения
    аргумент.

    Строка 6, определяющая крючки, подходит для любой комбинации CAVN CAVN , кроме N A
    и V A , который
    совпадают в строке 3. Только
    комбинации A A , C N , C V ,
    N C , V C ,
    и V V являются
    действительный; остальные приводят к синтаксическим ошибкам.

    Примеры разбора и исполнения

    Теперь рассмотрим несколько предложений с помощью синтаксического анализа. Мы будем представлять анонимные организации по именам
    курсивом с указанием того, как была создана анонимная сущность.До сих пор в этой книге мы почти не
    заметил, что термин «глагол» использовался как для сущности, которая может применяться к
    существительное, чтобы произвести существительное результат, а также для имени этого
    юридическое лицо. Эта двусмысленность
    продолжить - быть точным было бы слишком сложно - но вы должны знать
    Это. Когда мы говорим «результат ср. »,
    определяется как + / ', это означает, что был создан анонимный глагол, функция которого
    описывается как + /,
    и прозвище, которое мы ему даем - слово, то есть то, что идет на казнь
    stack для обозначения этого глагола - это av .

    Предложение: + / 2 * a, где a равно 1 2 3

    необработанный
    список слов

    стек

    строка

    $ + /
    2 *

    $ + /
    2 *

    1 2 3
    (не исполняемый)

    $ + /
    2

    * 1 2 3
    (не исполняемый)

    $ + /

    2 * 1 2 3
    (не исполняемый)

    $ +

    / 2 * 1 2 3 (результат 2 4 6)

    2

    $ + / 2 4 6 (результат ср. , определяется как + /)

    3

    $ ср. 2 4 6 (результат 12)

    0

    $ 12

    Столбец с надписью «линия» указывает, какая строка
    таблица синтаксического анализа соответствовала стеку.
    Фрагмент выделен жирным шрифтом и подчеркнут. Обратите внимание, что когда существительное переместилось на
    стек, его значение было перемещено; когда именованный глагол, наречие или союз
    перемещается в стек, перемещается только имя . Также обратите внимание, что значение существительного (1 2 3
    здесь) - это одно слово.

    С этого момента мы будем опускать строки, не содержащие
    исполняемый фрагмент.

    Предложение: среднее =: + /% #

    необработанный
    список слов

    стек

    строка

    $ среднее
    =: + /% #

    $ среднее

    =: + / % # (результат av1 , определяется как + /)

    3

    $ среднее

    =: av1 % # (результат av2 , определяется как av1 % #)

    5

    $ среднее значение =: av2 (результат av2 ; среднее значение присвоено
    av2 )

    7

    $ ср. 2

    Я хочу подчеркнуть, что то, что присвоено значению
    это результат синтаксического анализа + /% #.Это , а не , последовательность + /% #,
    а скорее один глагол, который выполняет функцию, описываемую
    вилка. Теперь вы понимаете, зачем ставить
    круглые скобки вокруг определения не имеют значения: av2 будет проанализирован
    то же самое в любом случае.

    необработанный
    список слов

    стек

    строка

    $
    среднее 4 5 6

    $ среднее 4 5 6 (результат 5)

    0

    $ 5

    Предложение: среднее 4 5 6

    Так как среднее - это результат синтаксического анализа + /% #,
    он выполнен без лишних слов.. "1)

    4

    $ (
    среднее - (+ /% #) &.

    ( av1 ) ) 4 5 6 (результат av1 )

    8

    $ (
    среднее -

    ( + / % #) &. av1
    ) 4 5 6 (результат av2 , определено
    как + /

    3

    $ (
    среднее -

    ( av2 % # )
    &. av1 ) 4 5 6 (результат av3 ,
    определяется как av2 % #)

    5

    $ (
    среднее -

    ( av3 ) &. av1
    ) 4 5 6 (результат av3 )

    8

    $ (
    среднее

    - av3 &. av1
    ) 4 5 6 (результат av4 , определено
    как av3 &. ав1 )

    4

    $

    ( среднее - ср. 4 ) 4 5
    6 (результат av5, определяется как
    среднее - av4 )

    5

    $

    ( av5 ) 4 5 6 (результат av5 )

    8

    $ av5 4 5 6 (результат 0.0675759)

    0

    $ 0,0675759

    Опять же, было только одно исполнение глагола. Произошло это в самом конце: после av5
    был создан, он был выполнен, и его выполнение включало выполнение
    все остальное. av5 выполнено для производства среднего - av4 ;
    для этого он выполнил av4 , затем означает,
    потом -,
    и так далее.Каждый выполнен
    субъект произвел результат в соответствии со своим определением.

    Предложение: inc =: ({.a) & +, где a равно 4 5 6

    необработанный
    список слов

    стек

    строка

    $ с налогом
    =: ({. a) & +

    $ с налогом
    =:

    ( {.4 5 6 ) & + (результат 4)

    0

    $ с налогом
    =:

    (4) & + (результат 4)

    8

    $ инк.

    =: 4 & + (результат ср. , определяется как 4 & +)

    4

    $

    inc =: av (результат av ; inc присвоено av )

    7

    $ в среднем

    Это иллюстрирует важный момент.Даже посреди сложного определения
    глаголы применяются к существительным везде, где это возможно.
    И значение существительного в определении - это значение в то время, когда
    определение было проанализировано . Если
    проанализированное определение относится к глаголу, это делается по имени, поэтому значение глагола
    это его значение, когда оно выполнено .

    Остальные примеры - курьезы, чтобы показать вам, что это
    стоит ваших усилий изучить тонкости парсинга.

    Предложение: a + a =. 5

    необработанный
    список слов

    стек

    строка

    $ а +
    а =.5

    $ а +

    а =. 5 (результат 5; a
    присвоено 5)

    0

    $ 5 + 5 (результат 10)

    2

    $ 10

    a присваивается значение непосредственно перед этим значением
    помещается в стек.

    Предложение: 2 +: (2: '&') -: * 5

    необработанный
    список слов

    стек

    строка

    $ 2
    +: (2: '&') -: * 5

    $ 2
    +:

    ( 2: '&' ) -: * 5 (результат: ac1 , определяется как 2: '&')

    4

    $ 2
    +:

    ( ac1 ) -: * 5 (результат: ac1 )

    8

    $

    2 +: ac1 -: * 5 (результат: ac2 , определяется как &)

    4

    $ 2 ac2 * 5 (результат: av , определяется как 2 & *)

    4

    $ ср. 5 (результат 10)

    0

    $ 10

    Посмотрите, что происходит, если мы опускаем круглые скобки:

    Предложение: 2 +: 2: '&' -: *
    5

    необработанный
    список слов

    стек

    строка

    $ 2 +:
    2: '&' -: * 5

    $ 2
    +: 2:

    '&' -: * 5 (результат 1)

    1

    $ 2

    +: 2: '&' -: 1 (результат: ac1 , определяется как 2: '&')

    4

    $

    2 +: ac1 -: 1 (результат: ac2 , определяется как &)

    4

    $ 2 ac2 1 (ошибка домена: 2 и 1 недопустимы)

    4

    Упущение приводит к незначительному, но фатальному изменению
    порядок разбора.Как словарь
    говорит: "может потребоваться заключить в скобки наречие или конъюнктивальный
    фраза, производящая что-либо, кроме существительного или глагола ". Теперь вы понимаете, почему.

    Неопределенный
    Слова

    Если вы попытаетесь выполнить
    несуществующий глагол, вы получите ошибку:

    из 5

    | ошибка значения: z

    | z 5

    Однако эта ошибка возникает во время выполнения
    name, а не во время его разбора. В течение
    синтаксический анализ, предполагается, что неопределенное имя
    быть глаголом бесконечного ранга
    .Этот
    позволяет писать глаголы, которые относятся друг к другу, и избавляет вас от
    необходимо внимательно относиться к порядку, в котором вы определяете глаголы. Например:

    а =: г

    Это дает глагол a, который, когда
    выполнено, выполнит z.

    г =: +

    а 5

    5

    Если задано z, a выполняет
    правильно. Конечно, можно присвоить z
    к другому глаголу тоже:

    б =: г

    б 5

    5

    Теперь вы можете мне сказать, что + / @ b 1 2 3
    Сделаю? Найдите минутку, чтобы понять это
    (Подсказка: обратите внимание, что я использовал @, а не @ :).

    + / @ б 1 2 3

    1 2 3

    Поскольку b имеет ранг 0, + / @ b
    также имеет нулевой ранг, поэтому «суммирование» применяется к атомам по отдельности, и мы
    получить список результатов. Как вы думаете, + / @ a 1 2 3
    будет такой же результат?

    + / @ а 1 2 3

    6

    Даже если a имеет то же значение , что и b,
    его ранг другой. как
    ранг был присвоен при его анализе, и в то время предполагалось, что z
    иметь бесконечный ранг. ранг b был
    присваивается, когда он был проанализирован, но к тому времени z был определен
    с рангом 0.Вы можете выиграть много бара
    ставки с этим, если вы тусуетесь с нужной толпой.

    Примечание

    Избегайте использования имен параметров x, y,
    ты,
    v,
    м,
    и н
    для ваших собственных общедоступных переменных. Те
    имена переназначаются всякий раз, когда запускается явно определенная сущность. Кроме того, когда выполняется явное определение,
    эти имена всегда оцениваются, прежде чем они будут помещены в стек (в других
    слова, они передаются по значению, а не по имени, даже если они
    глаголы).

    admin

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *