极客笔记使用Python spacy进行句子分割
在自然语言处理（NLP）中，执行句子分割是一项重要的任务。本文将探讨如何利用spacy这个高效的Python库来实现句子划分。句子分割将文本记录的一部分分成个别的句子，为其他NLP应用提供基础。我们将涵盖三种方法：使用spacy预训练模型进行基于规则的划分、使用自定义训练的基于机器学习的划分，以及使用spacy Matcher模块创建自定义的划分。这些方法提供了灵活性和效率，使开发人员能够有效地在其基于Python的NLP项目中进行句子分割。
使用Python spacy进行句子分割
- 简单集成 − spacy以其速度和效率而闻名。它是根据执行效率构建的，并使用了优化算法，非常适合处理大量内容。
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高效快速 − spacy为不同语言提供了预训练模型，包括英语，其中包括开箱即用的句子划分功能。这些模型是在大型语料库上进行训练的，并且不断更新和改进，省去了您从头开始训练自己的模型的麻烦。
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预训练模型 − spacy的预训练模型和语言规则可以根据标点符号、大写字母和其他语言特定的信号准确地识别句子边界。这确保了强大的句子分割结果，即使在没有句号明确表示句子边界的情况下也是如此。
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准确的句子边界 − spacy允许您根据特定需求自定义和微调句子分割过程。您可以使用解释的数据训练自己的机器学习模型，或使用Matcher模块创建自定义规则来处理特定情况或基于领域的需求。
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可定制性 − 句子分割是许多NLP任务的关键步骤，例如词性标注、命名实体识别和情感分析。
方法一：基于规则的句子分割
算法
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我们要探讨的第一种方法是使用spacy的基于规则的句子分割方法。
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spacy提供了一个名为”en_core_web_sm”的预训练英语模型，其中包含了一个默认的句子分割器。
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这个模型使用一组规则来确定句子边界，基于标点符号和其他语言特定的提示。
示例
#pip install spacy
#python -m spacy download en_core_web_sm
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
text = "This is the first sentence. This is the second sentence. And this is the third sentence."
doc = nlp(text)
sentences = [sent.text for sent in doc.sents]
for sentence in sentences:
print(sentence)
输出结果
This is the first sentence.
This is the second sentence.
And this is the third sentence.
方法二：基于机器学习的句子分割
算法
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我们要探索的第二种方法是利用spacy进行基于机器学习的句子分割。
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spacy允许你使用指定的数据来训练你自己的句子分割器。
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为了训练基于机器学习的句子分割器，我们需要一个手动标注有句子边界的文本语料库。
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语料库中的每个句子应该标记有起始和结束的偏移。
示例
import spacy
from spacy.gold import GoldParse
from spacy.language import EntityRecognizer
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
text = "This is the first sentence. This is the second sentence. And this is the third sentence."
sentences = ["This is the first sentence.", "This is the second sentence.", "And this is the third sentence."]
annotations = [{"entities": [(0, 25)]}, {"entities": [(0, 26)]}, {"entities": [(0, 25)]}]
train_data = list(zip(sentences, annotations))
nlp.entity.add_label("SENTENCE")
other_pipes = [pipe for pipe in nlp.pipe_names if pipe != "ner"]
with nlp.disable_pipes(*other_pipes):
optimizer = nlp.begin_training()
for i in range(10):
losses = {}
for text, annotations in train_data:
doc = nlp.make_doc(text)
gold = GoldParse(doc, entities=annotations)
nlp.update([gold], sgd=optimizer, losses=losses)
print(losses)
doc = nlp(text)
sentences = [sent.text for sent in doc.sents]
for sentence in sentences:
print(sentence)
输出
This is the first sentence.
This is the second sentence.
And this is the third sentence.
结论
在本文中，我们研究了两种不同的方法来使用Python中的Spacy进行句子分割。我们首先使用了Spacy内置的基于规则的句子分段器，它根据重音和语言特定的规则提供了一种便捷的分割句子的方式。然后，我们探讨了一种基于机器学习的方法，其中我们使用了明确的数据来训练一个自定义的句子分段器。每种方法都有其独特的优点，并且可以根据您NLP项目的需求进行应用。无论您希望使用简单的基于规则的分段器还是更复杂的基于机器学习的解决方案，Spacy都提供了灵活性和控制力，以有效处理句子分割。