Spacy 中文命名实体识别教程

Spacy 是一个非常强大的自然语言处理库，它提供了各种自然语言处理的工具和模型。在这篇教程中，我们将学习如何使用 Spacy 进行中文命名实体识别（NER）。

安装 Spacy 和中文模型

首先，确保你已经安装了 Spacy 库。如果没有安装，可以通过以下命令进行安装：

pip install spacy

接着，下载并加载 Spacy 的中文模型：

import spacy

nlp = spacy.load('zh_core_web_sm')

命名实体识别（NER）是自然语言处理中的一项重要任务，它旨在识别文本中的命名实体，如人名、地点、组织名等。

以下是一个简单的例子，演示如何使用 Spacy 进行中文命名实体识别：

text = "张三在北京市的清华大学读书。"
doc = nlp(text)

for ent in doc.ents:
    print(f"实体类型：{ent.label_}, 实体内容：{ent.text}")

输出结果如下：

实体类型：PER, 实体内容：张三
实体类型：LOC, 实体内容：北京市
实体类型：ORG, 实体内容：清华大学

Spacy 提供了非常丰富的功能和模型，如果你想深入了解 Spacy，可以参考以下资源：

希望这篇教程能帮助你入门 Spacy 的中文命名实体识别！🎉