Spacy 文档定制教程

在这个教程中，我们将学习如何定制 Spacy 的文档对象，以便更好地适应我们的自然语言处理任务。

定制 Spacy 文档

Spacy 提供了丰富的定制选项，可以帮助我们更好地处理文档。以下是一些常见的定制方法：

• 加载额外的词典：我们可以通过加载额外的词典来扩展 Spacy 的词汇表。
• 自定义词性标注：我们可以自定义词性标注规则，以适应特定领域的语言习惯。
• 自定义实体识别：我们可以自定义实体识别规则，以识别特定类型的实体。

示例代码

以下是一个简单的示例，展示如何加载额外的词典：

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
nlp.add_pipe(nlp.create_pipe("word_tokenizer"), name="whitespace_tokenizer", before="tokenizer")
nlp.tokenizer.add_word("custom_word")

扩展阅读

想要了解更多关于 Spacy 定制的信息，请参考以下链接：

• Spacy 官方文档 - 定制

图片示例

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