极客笔记使用Python spacy执行句子分割
执行句子分割是自然语言处理（NLP）中的一个关键任务。在本文中，我们将研究如何利用spacy这个高效的Python库来实现句子分割。句子分割将文本记录的一部分划分为个人句子，为其他NLP应用程序提供了一个基础。我们将涉及三种方法：使用spacy预训练模型进行基于规则的分割，使用自定义训练的基于机器学习的分割，以及使用spacy Matcher类创建自定义分割。这些方法提供了灵活性和效率，允许开发人员在基于Python的NLP项目中有效地分割句子。
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，使其非常适合处理大量内容。
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高效快速 − spacy提供了针对不同语言（包括英语）的预训练模型，其中包括了开箱即用的句子分割功能。这些模型是在大规模语料库上进行训练的，并且会不断进行更新和改进，省去了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、大写和其他语言特定信号准确地识别句子边界。这确保了在句子边界并不总是由句号表示的情况下也能得到可靠的句子分割结果。
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精确的句子边界 − spacy允许您根据特定需求定制和调整句子分割过程。您可以使用已标注的数据来训练自己的机器学习模型，或者使用Matcher类创建自定义规则来处理特定情况或领域特定要求。
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可定制性 − 句子分割是许多NLP任务的关键步骤，如词性标注、命名实体识别和观点分析。
方法1：基于规则的句子分割
算法
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我们将要研究的第一种方法是使用spacy进行基于规则的句子分割。
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spacy提供了一个名为”en_core_web_sm”的预训练英语库，其中包含了一个默认的句子分割器。
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这个分割器根据标点和其他语言特定的提示应用一组规则来确定句子边界。
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
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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我们将要探索的第二种方法是使用spacy进行基于机器学习的句子分割。
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spacy允许您使用已注释的数据来训练自定义句子分割器。
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要训练基于机器学习的句子分割器，我们需要一个带有句子边界注释的文本语料库。
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语料库中的每个句子应标有起始和结束偏移量。
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，我们使用Python中的Spacy调查了两种不同的句子划分方法。我们首先使用Spacy内置的基于规则的句子划分器，它根据重音和语言特定规则提供了一种方便的句子分割方式。然后，我们探讨了一种基于机器学习的方法，通过使用清晰的数据训练了一个自定义的句子分割器。每种方法都有自己的优势，并可以根据您的NLP项目的需求进行应用。无论您需要一个简单的基于规则的分割器还是更高级的基于机器学习的解决方案，Spacy都提供了灵活性和控制能力，可以有效处理句子划分。