Разбор сущ: Морфологический разбор имён существительных онлайн

Морфологический разбор имён существительных онлайн

Морфологический разбор имён существительных онлайн

Имя существительное является изменяемой частью речи, поэтому при морфологическом разборе имени существительного следует учитывать постоянные и непостоянные морфологические признаки. В предложениях существительное может играть разную синтаксическую роль.

Перечислим характеристики существительных для составления морфологического разбора.

  • Общее значение: предмет (первичное значение).
  • Вопрос: кто? что? (ставится в нужном падеже).
  • Начальная форма: именительный падеж, единственное число
  • Морфологические признаки:
    Постоянные признаки: собственное или нарицательное, одушевлённое или неодушевлённое, род, склонение.
    Непостоянные признаки: падеж, число.
  • Синтаксическая роль:
    подлежащее, дополнение, несогласованное определение, обстоятельство, приложение, именная часть составного сказуемого.

План разбора

  1. Часть речи. Общее значение. Вопрос.
  2. Морфологические признаки:
    • Начальная форма.
    • Постоянные признаки: нарицательное или собственное, одушевленное или неодушевленное, род, склонение.
    • Непостоянные признаки: падеж, число.
  3. Синтаксическая роль.

Пример разбора

Дано предложение: «Книга — наш учитель» (В. Маяковский).
Задание: разобрать слово книга в предложении.

  1. Книга — имя существительное, обозначает предмет, отвечает на вопрос что?
  2. Морфологические признаки:
    • Начальная форма — книга.
    • Постоянные признаки — неодушевлённое, имя нарицательное, женский род, 1-е склонение.
    • Непостоянные признаки — именительный падеж, единственное число.
  3. В предложении является подлежащим (что?): книга.

Наш сайт делает морфологический разбор имён существительных. Введите слово в текстовое поле и нажмите кнопку.

Слова с буквой ё пишите через букву ё (не через е!). Пчелы и пчёлы или слезы и слёзы — разные слова, имеющие разные морфологические разборы.

morphologyonline.ru — морфологический разбор слов

Морфологический разбор имени существительного / Имя существительное / Морфология и морфологический разбор / Справочник по русскому языку для начальной школы

  1. Главная
  2. Справочники
  3. Справочник по русскому языку для начальной школы
  4. Морфология и морфологический разбор
  5. Имя существительное
  6. Морфологический разбор имени существительного

Морфологический разбор имён существительных проводится по определенной схеме. Он может быть письменным и устным. Слово, заданное для морфологического разбора, в тексте обозначается надстрочной цифрой «3»: Над лугом3 порхают пестрые бабочки.

Схема морфологического разбора имени существительного:

1. Часть речи. Что обозначает, на какой вопрос отвечает.

2. Начальная форма (существительное в именительном падеже, единственного числа).

3. Постоянные признаки:

4. Непостоянные признаки:

5. Каким членом предложения (главным или второстепенным, каким именно) является.

 

Пример устного разбора

Дано предложение: Среди деревьев я увидел пестрокрылую птицу3.

Птицу

1. Птицу — имя существительное, т.к. отвечает на вопрос кого? и обозначает предмет.

2. Начальная форма — птица (единственное число, именительный падеж — кто?)

3. Постоянные признаки:

  • существительное нарицательное, т.к. называет однородные одинаковые предметы.
  • существительное одушевленное, т.к. называет предмет живой природы.
  • существительное женского рода, т.к. можно подставить слова она, моя — моя птица.
  • существительное первого склонения, т.к. имеет окончание -а и относится к женскому роду.

4. Непостоянные признаки:

  • существительное стоит в форме винительного падежа, т.к. отвечает на вопрос увидел (кого? что?) птицу.
  • существительное единственного числа, т.к. обозначает один предмет.

5. В предложении является дополнением: птицу.

 

Образец письменного разбора

Дано предложение: Среди деревьев я увидел пестрокрылую птицу3.

Птицу

  1. Птицу — сущ. (кого?)
  2. Н. ф. — птица.
  3. Пост. призн.: нариц., одуш., ж. р., 1-е склон.
  4. Непост. призн.: употреблено в форме ед. ч., В. п.
  5. птицу

 

Дано предложение: В небе я увидел стаю птиц3.

Птиц

  1. Птиц — сущ. (кого?)
  2. Н. ф. — птица
  3. Пост. призн.: нариц., одуш., ж. р., 1-е склон.
  4. Непост. призн.: употреблено в форме мн. ч., Р. п.
  5. птиц

 

Дано предложение: Шахматы

3 — сложная, но интересная игра.

Шахматы

  1. Шахматы — сущ. (что?).
  2. Н. ф. — шахматы
  3. Пост. призн.: нариц., неодуш., род не выражен, склонения нет.
  4. Мн. ч., И. п.
  5. Шахматы

 

Поделись с друзьями в социальных сетях:

Советуем посмотреть:

Нарицательные и собственные имена существительные

Одушевленные и неодушевленные имена существительные

Род имен существительных

Число имен существительных

Падеж имен существительных

Склонение имен существительных

Части речи

Имя существительное

Имя прилагательное

Имя числительное

Местоимение

Глагол

Наречие

Частица

Союз

Предлог

Морфология и морфологический разбор

Правило встречается в следующих упражнениях:

2 класс

Упражнение 211, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

3 класс

Упражнение 105, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 107, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 4, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 132, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 159, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 240, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 234, Климанова, Бабушкина, Учебник, часть 2

Упражнение 235, Климанова, Бабушкина, Учебник, часть 2

Упражнение 238, Климанова, Бабушкина, Учебник, часть 2

Упражнение 56, Песняева, Анащенкова, Рабочая тетрадь, часть 2

4 класс

Упражнение 18, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 43, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 128, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 138, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 150, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 152, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 255, Канакина, Горецкий, Учебник, часть 2

Упражнение 34, Климанова, Бабушкина, Рабочая тетрадь, часть 1

Упражнение 22, Климанова, Бабушкина, Учебник, часть 2

Упражнение 6, Климанова, Бабушкина, Учебник, часть 2

5 класс

Упражнение 104, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 1

Упражнение 136, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 1

Упражнение 177, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 1

Упражнение 306, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 1

Упражнение 342, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 1

Упражнение Повторение стр. 79, Александрова, Рыбченкова, Глазков, Лисицин, Учебник, часть 2

6 класс

Упражнение 522, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 2

Упражнение 615, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 2

Упражнение 617, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, часть 2

Упражнение 91, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 141, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 642, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 246, Александрова, Рыбченкова, Загоровская, Нарушевич, Учебник, часть 1

Упражнение Повторение стр. 142 — 143, Александрова, Рыбченкова, Загоровская, Нарушевич, Учебник, часть 1

Упражнение 281, Александрова, Рыбченкова, Загоровская, Нарушевич, Учебник, часть 1

Упражнение 587, Александрова, Рыбченкова, Загоровская, Нарушевич, Учебник, часть 2

7 класс

Упражнение 33, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Александрова, Учебник

Упражнение 90, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Александрова, Учебник

Упражнение 227, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Александрова, Учебник

Упражнение 406, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Александрова, Учебник

Упражнение 420, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Александрова, Учебник

Упражнение 427, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Александрова, Учебник

Упражнение 491, Ладыженская, Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Александрова, Учебник

Упражнение 187, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 470, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 532, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

8 класс

Упражнение 15, Ладыженская, Тростенцова, Александрова, Дейкина, Учебник

Упражнение 316, Ладыженская, Тростенцова, Александрова, Дейкина, Учебник

Упражнение 16, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 22, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 117, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 125, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 154, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 314, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 340, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник

Упражнение 400, Разумовская, Львова, Капинос, Учебник


© budu5.com, 2022

Пользовательское соглашение

Copyright

Морфологический разбор слова в начальных классах – статья – Корпорация Российский учебник (издательство Дрофа – Вентана)

  • Интернет-магазин
  • Где купить
  • Аудио
  • Новости
  • LECTA
  • Программа лояльности
Мой личный кабинет Методическая помощь Вебинары Каталог Рабочие программы Дошкольное образование Начальное образование Алгебра Английский язык Астрономия Биология Всеобщая история География Геометрия Естествознание ИЗО Информатика Искусство История России Итальянский язык Китайский язык Литература Литературное чтение Математика Музыка Немецкий язык ОБЖ Обществознание Окружающий мир ОРКСЭ, ОДНК Право Русский язык Технология Физика Физическая культура Французский язык Химия Черчение Шахматы Экология Экономика Финансовая грамотность Психология и педагогика Внеурочная деятельность Дошкольное образование Начальное образование Алгебра Английский язык Астрономия Биология Всеобщая история География Геометрия Естествознание ИЗО Информатика Искусство История России Итальянский язык Китайский язык Литература Литературное чтение Математика Музыка Немецкий язык ОБЖ Обществознание Окружающий мир ОРКСЭ, ОДНК Право Русский язык Технология Физика Физическая культура Французский язык Химия Черчение Шахматы Экология Экономика Мой личный кабинет Методическая помощь Дошкольное образование Начальное образование Алгебра Английский язык Астрономия Биология Всеобщая история География Геометрия Естествознание ИЗО Информатика Искусство История России Итальянский язык Китайский язык Литература Литературное чтение Математика Музыка Немецкий язык ОБЖ Обществознание Окружающий мир ОРКСЭ, ОДНК Право Русский язык Технология Физика Физическая культура Французский язык Химия Черчение

Разбор № 3. Морфологический разбор. Морфологический разбор имени существительного.

 Морфологический разбор имени существительного.

 

План разбора

I.Часть речи. Общее значение.

II.Морфологические признаки.

Начальная форма (именительный падеж единственного числа).

Постоянные признаки:

а) собственное или нарицательное,

б) одушевлённое или неодушевлённое,

в) род,

г) склонение.

Непостоянные признаки:

а) падеж,

б) число.

III.Синтаксическая роль.

 

 

Порядок разбора.

Пояснения.

I.Часть речи. Общее значение.

Имя существительное, обозначает предмет.

II.Морфологические признаки.

1.Вопрос, начальная форма.

Вопросы начальной формы:

кто? что?

2.Постоянные признаки:

а) собственное-нарицательное

Собственные – обозначают все названия, единичные предметы, пишутся с большой буквы.

Нарицательные – обозначают не   названия, а ряд однородных предметов, пишутся с маленькой буквы.

б) одушевлённое-неодушевлённое

Одушевлённые – обозначают предметы живой природы, живые существа, отвечают на вопрос кто?

Неодушевлённые – обозначают предметы неживой природы, отвечают на вопрос что?

в) род

Мужской (он), женский (она)и средний (оно) род.

 

Есть существительные общего рода (плакса, ябеда).

г) склонение

Склонение – это изменение существительных по числам и падежам.

1 скл.: сущ. м. и ж. рода с окончаниями

-А,-Я (юноша, земля).

2 скл.: сущ. мужского рода с нулевым окончанием и среднего рода (дождь, небо).

3 скл.: сущ. ж.р. с Ь знаком на конце (ночь).

 

Есть несклоняемые существительные, которые имеют только одну форму (кофе, пальто).

 

Есть разносклоняемые существительные, которые не относятся ни к одному склонению. Их нужно запомнить: бремя, вымя, время, знамя, имя, пламя, племя, темя, стремя, семя, путь, дитя.

3. Непостоянные признаки.

а) падеж

Падежи.

И.п.  кто? что?

Р.п.  кого? чего? (вижу).

Д.п. кому? чему? (дам).

В.п. кого? что? (виню).

Т.п.  кем? чем? (любуюсь).

П.п.  о ком? о чём? (говорю о).

 

б) число

Единственное и множественное число.

Есть существительные, имеющие форму только единственного числа (молодёжь) и только множественного числа (очки).

III.Синтаксическая роль.

В предложении чаще всего бывает подлежащим, дополнением, обстоятельством, но может быть сказуемым и определением.

Подсказка.

Склонение разносклоняемых существительных.

И. п. путь, дитя, имя
Р. п. пути, дитяти, имени
Д. п. пути, дитяти, имени
В. п. путь, дитя, имя
Т. п. путем, дитятею, именем
П. п. о пути, о дитяти, об имени

Образцы морфологического разбора имени существительного.

Ирина читает книгу.

I.Книгу – имя сущ., обозначает предмет, (что) книгу.

 

II. Н.ф. – книга, нариц., неодуш., ж.р., 1 скл.; в вин.п., ед.ч.

 

III.В предложении является дополнением.

 

 

Ирина читает книгу.

I.Книгу – имя существительное, обозначает предмет, читает (что?) книгу.

 

II. Начальная форма – книга.

Постоянные признаки: нарицательное (не обозначает название), неодушевлённое (обозначает предмет неживой природы), женский род (она книга), 1 склонение (женский род с окончанием -А.).

Непостоянные признаки: стоит в форме винительного падежа, единственного числа.

 

III.В предложении является дополнением (отвечает на вопрос косвенного падежа).

Материал подготовила: Мельникова Вера Александровна.

Морфологический разбор имени существительного (5-й класс)

Цель:

  • создать условия для обобщения и систематизации знаний об имени существительном.

Задачи:

  • повторить ранее изученный материал;
  • установить порядок морфологического разбора;
  • учить выполнять морфологический разбор существительного;
  • развивать аналитическое мышление;
  • воспитывать уважительное отношение друг к другу.

Ход урока

1. Организационный момент. Запись даты. 1мин

2. Актуализация. 2мин

— Какой раздел учебника изучаем? (Существительное)

— Что такое существительное? (Часть речи)

— Выберите из данных слов и словосочетаний те, которые характеризуют слово как часть речи. (Заранее на доске).

  1. Орфография
  2. Грамматическое значение
  3. Способы образования
  4. Морфологические признаки
  5. Пунктуация
  6. Синтаксическая роль

— Охарактеризуйте существительное как часть речи. (Появляется на доске).

  • грамматическое значение «предмет»
  • морфологические признаки:
  • одушевленное/неодушевленное
  • собственное/нарицательное
  • род
  • число
  • падеж
  • склонение

Синтаксическая роль: подлежащее, дополнение, сказуемое, обращение, вводное слово

3. Тема, целеполагание.1 мин

-Как называется разбор, который характеризует слово как часть речи? (Морфологический)

Определите, какой будет тема сегодняшнего урока?

Морфологический разбор имени существительного. (Запись на доске и в тетрадях)

— Что мы должны сегодня узнать?

Знать: порядок разбора

— Чему должны учиться?

Уметь: выполнять морфологический разбор существительного.

4. Открытие знания.

— Предлагаю начать работу с определения порядка разбора.

— Каждая группа получает карточку с заданием. Читают, определяют уровень задания. 4мин

Заполните пробелы

I.Общее грамматическое значение (ОГЗ) — _______________. Вопрос. Часть речи.

 Н. ф. – (_____________)

II. Морфологические признаки.

1. ________________________:

а) _________________________;

б)_________________________;

в)_________________________;

г) _________________________.

2. ________________________:

а) ________________________;

б)_________________________.

III. _______________________________.

— Выступление групп. 5 мин

— У вас на столах лежат желтые карточки с правильным вариантом морфологического разбора. Прочитайте его и проверьте себя. (Читает один вслух) Все ли сделано верно?

Оценивание. 5мин

5. Закрепление.

— Каким будет следующий этап работы? (учиться выполнять)

— упр.531 на стр.276. Читаем задание и текст вслух. 3мин

Тема текста: словарь 5мин

ОМ: словарь — это история, культура, память народа.

Словарь – это хранилище памяти нации, ее культуры, истории, языка.

Запись предложения с объяснением знака препинания.

— Разбор 2-х существительных: 1 – словарь, другое – хранилище (с комментарием с места). 10 мин.

Словарь

I. ОГЗ – предмет. (Что?) словарь. Существительное.

Н. Ф. – словарь.

II. Морфологические признаки.

1. Постоянные признаки:

 А) нарицательное;

 Б) неодушевленное;

 В) мужской род;

 Г) 2 склонение.

2. Непостоянные признаки:

 А) именительный падеж;

 Б) единственное число.

III. Синтаксическая роль – подлежащее.

хранилище

I. ОГЗ – предмет. Словарь (что такое?) хранилище. Существительное.

Н. Ф. – хранилище

II. Морфологические признаки.

1. Постоянные признаки:

 А) нарицательное;

 Б) неодушевленное;

 В) средний род;

 Г) 2-е склонение.

2. Непостоянные признаки:

 А) именительный падеж;

 Б) единственное число.

III. Синтаксическая роль – составное именное сказуемое.

6. Самостоятельная работа. 5мин

— продолжаем работу в группах. Выберите из предложенных слов те, которые соответствуют морфологическому разбору и восстановите по ним пословицу о языке.

Слово – серебро, а молчание – золото.

Карточка №1

Выберите из предложенных слов те, которые соответствуют морфологическим разборам, восстановите по ним пословицы о языке.

СЛОВО ПЕРОМ ЗОЛОТО МОЛЧАНИЕ К ОТВЕТУ

ВОРОБЕЙ ТОПОРОМ

_______________

I ОГЗ – предмет. Что?_______________ Сущ. Н.ф. — _____________

II Морфологические признаки.

1 Постоянные:

 А) нарицательное;

 Б) неодушевленное;

 В) ср.р.;

 Г) 2 скл.;

2 Непостоянные признаки:

 А) им.п.;

 Б) ед.ч.

III Синтаксическая роль – подлежащее.

_______________

I ОГЗ – предмет. _____________ Что это? ________________. Сущ. Н.ф. — _____________

II Морфологические признаки.

 1 Постоянные:

 А) нарицательное;

 Б) неодушевленное;

 В) средний род;

 Г) 2 скл.

 2 Непостоянные признаки:

 А) им.пад.;

 Б) ед.ч.

III Синтаксическая роль – составное именное сказуемое.

____________________________________________

_____________________________________________

_____________________________________________

Что написано пером, то не вырубишь топором.

Карточка №2

Выберите из предложенных слов те, которые соответствуют данным морфологическим разборам, восстановите по ним пословицы о языке.

СЛОВО ПЕРОМ ЗОЛОТО МОЛЧАНИЕ К ОТВЕТУ

ВОРОБЕЙ ТОПОРОМ

_____________

I ОГЗ – предмет. ________________Чем? _____________. Сущест. Н.ф. — ____________.

II Морфологические признаки.

1 Постоянные признаки:

А) нарицательное;

Б) неодушевленное;

В) ср.р.;

Г) 2 скл.

 2 Непостоянные признаки:

А) Тв.п.;

Б) ед.ч.

III синтаксическая роль – косвенное дополнение.

_________________

I ОГЗ – предмет. ___________Чем? ________________. Сущ. Н.ф. — _____________.

II Морфологические признаки.

 1 Постоянные признаки:

А) нарицательное;

Б) неодуш.;

В) м.р.;

Г) 2 склонение.

 2. Непостоянные признаки:

А) Тв.п.;

Б) ед.ч.

III Синтаксическая роль – косвенное дополнение.

__________________________________________

__________________________________________

_________________________________________

Слово не воробей, вылетит — не поймаешь.

Карточка №3

Выберите из предложенных слов те, которые соответствуют данным морфологическим разборам, восстановите по ним пословицы о языке.

СЛОВО ПЕРОМ ЗОЛОТО МОЛЧАНИЕ К ОТВЕТУ ВОРОБЕЙ ТОПОРОМ

________________

I ОГЗ – предмет. Что? ____________. Сущ. Н.ф. — ______________.

II Морфологические признаки.

 1 Постоянные признаки:

 А) нариц.;

 Б) неодуш.;

 В) ср.р.;

 Г) 2 скл.

 2 Непостоянные признаки:

 А) им.п.;

 Б) ед.ч.

III Синтаксическая роь – подлежащее.

_________________

I ОГЗ – предмет. _____________ Это что? __________________ . Сущ. Н.ф. — _____________.

II Морфологические признаки.

 1 Постоянные признаки:

 А) нариц.;

 Б) одуш.;

 В) м.р.;

 Г) 2 скл.

 2 Непостоянные признаки:

 А) им.п.;

 Б) ед.ч.

III Синтаксическая роль – составное именное сказуемое.

____________________________________

_______________________________________

______________________________________________

Дорога ложка к обеду, а слово к ответу.

Карточка №4

Выберите из предложенных слов те, которые соответствуют данным морфологическим разборам, восстановите по ним пословицы о языке.

СЛОВО ПЕРОМ ЗОЛОТО МОЛЧАНИЕ К ОТВЕТУ ТОПОРОМ ВОРОБЕЙ

_____________

I ОГЗ – предмет. Что? _______________. Сущ. Н.ф. — _____________.

II Морфологические признаки.

1 Постоянные признаки:

А) нариц.;

Б) неодуш.;

В) ср.р.;

Г) 2 скл.

2 Непостоянные признаки:

 А) им.п.;

 Б) ед.ч.                     

III Синтаксическая роль – подлежащее.

_______________

I ОГЗ – предмет. _____________ К чему? ______________. Сущ. Н.ф. — ________________.

II Морфологические признаки.

 1 Постоянные признаки:

 А) нариц.;

 Б) неодуш.;

 В) м.р.;

 Г) 2 скл.

 2 Непостоянные признаки:

 А) дат.п.;

 Б) ед.ч.

III Синтаксическая роль – косвенное дополнение.

______________________________________

______________________________________

________________________________________

Оценивание.

— О чем пословицы? О бережном отношении к языку, внимательном и трепетном, потому что за языком стоит история человечества, государства, наших предков и каждого из нас. Эти пословицы являются продолжением проблемы, поднятой в упражнении 531. К этому же упр вы обратитесь , выполняя домашнее задание.

(Запись в дневниках).

7. Рефлексия.

— Какая была тема урока?

— Что должны были узнать?

— Чему должны были научиться?

— Зачем нужно уметь это делать? Выполняя морф разбор, мы учимся внимательному отношению к слову, существительному, к его форме, больше узнаем о нем. И то, что на уроках русского языка мы учимся грамотно и выразительно выражать свои мысли и чувства, — это и есть наш с вами вклад в сохранение родного языка. Ведь оттого, как мы сможем сберечь и сохранить наш язык, зависит судьба каждого из нас и государства в целом.

8. Домашнее задание.

Запомнить порядок разбора и выполнить упр. 532

Чтение задания и комментарий.

Морфологический разбор имени существительного. 6 класс. Образец разбора

Морфологический разбор имени существительного — это указание его постоянных и непостоянных признаков, полная грамматическая характеристика словоформы.

Имя существительное — это самостоятельная часть речи, которая обозначает предмет и отвечает на вопросы кто? Что?
Кто? Человек, птица, сестра, студент, Вася, Мария, Пушкин.
Что? Дом, дерево, вода, толпа, комедия, счастье, Москва, Россия.

Морфологический разбор — это указание признаков, отличающих конкретную часть речи в предложении от других. При морфологическом анализе нужно показать, к какой части речи относится слово, какими постоянными и изменяемыми признаками обладает, в какой форме оно употреблено, какова его роль в предложении.

Постоянные признаки существительного не меняются. Это:

Род: мужской, женский, средний, общий, парный

Склонение: I, II, III, адъективное, несклоняемое, разносклоняемое, склоняемое по местоименному типу

Нарицательность: собственное или нарицательное

Одушевленность: одушевленное или неодушевленное

Группа: конкретное, абстрактное, вещественное или собирательное

Непостоянные признаки меняются в зависимости от места в предложении, грамматической формы:

Число: единственное или множественное

Падеж: именительный, родительный, дательный, винительный, творительный, предложный

Подробнее обо всех этих признаках читайте в статье: Имя существительное в русском языке. Классы, род, число, падежи и склонение

Также указывается синтаксическая роль — каким членом предложения в данном случае является существительное. Чаще всего существительное бывает подлежащим или дополнением, но может также быть обстоятельством, сказуемым, определением.

План морфологического разбора существительного

Часть речи, общее грамматическое значение и вопрос. Начальная форма: именительный падеж единственного числа.

I. Постоянные признаки

Собственное или нарицательное

Одушевленное или неодушевленное

Конкретное, абстрактное, вещественное или собирательное

Род

Склонение

II. Непостоянные признаки

Число

Падеж

III. Роль в предложении

Образец морфологического разбора существительного

Пример 1. Книга — лучший подарок.

Устный разбор
Книга — существительное; обозначает предмет; отвечает на вопрос что? Начальная форма — книга.

    Постоянные морфологические признаки: нарицательное, неодушевленное, женский род, 1-го склонения.

    Непостоянные морфологические признаки: употреблено в именительном падеже, в единственном числе.

    Синтаксическая роль в предложении: является подлежащим.

Письменный разбор
(Что?) книга. Сущ.
н.ф. — книга
Пост. признаки: нариц., неодуш., ж.р., 1 скл.
Непост. признаки: в Им.п., в ед.ч.
(что?) книга — подлежащее​

Пример 2. Я ехал из Петербурга

Петербурга. Существительное; обозначает географический объект; отвечает на вопрос из чего? Начальная форма — Петербург.

    Постоянные признаки: собственное, неодушевлённое, мужской род, 2-е склонение.
    Не изменяется по числам — имеет форму только единственного числа.

    Непостоянные признаки: употреблено в форме родительного падежа.

    Синтаксическая роль: в предложении выполняет роль обстоятельства места.

Читайте также:

Морфологический разбор прилагательного. Образец, примеры

Морфологический разбор глагола. Образец и пример разбора

Морфологический разбор имени существительного

Дата:

Предмет: Русский язык

Класс: 5

Урок №

Тема: «Морфологический разбор имени существительного»

Цель: закрепить навык различения частей речи, познакомить с порядком разбора имён существительных.

Планируемые результаты:

Предметные: правильно определяет морфологические признаки имени существительного при разборе как части речи.

Метапредметные:

формулируют тему,  определяют цель, планируют работу, обобщают, делают выводы, выражают свои мысли, анализируют, оценивают свою работу на уроке.

Личностные:  развитие интереса к предмету, формирование мотивации к обучению и познанию, воспитание уважительного отношения к родному языку.

Тип урока: урок усвоения новых знаний.

Оборудование: учебник, схема разбора.

Ход урока:

I.Организационное начало урока.

II.Проверка выполнения домашнего задания. Актуализация опорных знаний учащихся.

Словарный диктант на правописание имен собственных и нарицательных.

Птица орел, журнал «Огонек», город Орел, природа Сибири, теплоход «Орел», яркий огонек, Россия,  повесть Аркадия Петровича Гайдара «Тимур и его команда», герои Чук и Гек, озеро Байкал, кинотеатр «Колос».

III. Постановка целей и задач урока. Мотивация учебной деятельности.

— У каждой части речи есть свои отличительные признаки, знание которых облегчает постигать законы правописания.

– Сегодня на уроке нам предстоит  вспомнить определение имени существительного как части речи, постоянные признаки имени существительного, непостоянные признаки имени существительного, его синтаксическую роль в предложении для того, чтобы создать морфологический портрет имени существительного.

Для того, чтобы достичь цели урока, нам необходимо вспомнить всё, что мы знаем об имени существительном, делать мы это будем постепенно, выполняя определённые задания.

ВОПРОС №1: Что такое имя существительное, как часть речи?

Задание №1 Найдите в предложении имена существительные, определите число и падеж.

    Хорошая книга – это неиссякаемый сосуд, заполненный мыслями, знаниями.

                                 книга (им.п., ед.ч.)

                                 сосуд   — им.п., ед.ч.

                                 мыслями   — тв.п., мн.ч.

                                 знаниями   — тв.п, мн.ч.

Вопрос №2: Назовите постоянные грамматические признаки имени существительного?

ЗАДАНИЕ №2: Определите постоянные признаки имен существительных из предложения:

                Не красна книга письмом, красна умом.

книга – сущ., нариц., неодушевл., ж.р., 1склон.

письмом – сущ., нариц., неодуш., ср.р., 2 склон.

умом       —  сущ., нариц., неодуш., муж.р., 2 склон.

                 А у Лёвки все ловко.

Лёвка – сущ. собств., одуш., муж.р., 1склон.

Вопрос №3: Назовите непостоянные грамматические признаки имени существительного?

ЗАДАНИЕ№3:    Выбрать из текста только по непостоянным признакам имена существительные.

Если человек никогда не раскрывал хороших книг, не запоминал хотя бы четверостишия любимого поэта или вообще такового не имеет, он обречен на духовную нищету. Он сам лишил себя радости, которой наслаждаются люди, общающиеся с миром прекрасного.

                       Мн. ч., им. п. – люди

                       Ед.ч., им. п. – человек

                       Мн.ч., род. п. – книг

                       Ед.ч., вин. п. –  нищету

                       Ед.ч., род. п. – четверостишия, поэта, радости

                       Ед.ч., тв. п. – с миром

Вопрос №4: Расскажите о синтаксической роли имени существительного?

Задание №4: Выполните синтаксический разбор предложения на доске и в тетрадях.

             Книга – мудрое творение человека.

               Дорога к знаниям длинна, но прекрасна.

               Книги созданы умом человека и его руками.

— Итак, благодаря вашим ответам и выполненным заданиям, мы можем создать морфологический портрет имени существительного. Из чего же он состоит? (дети предлагают свои варианты)

— значение имени существительного;

— постоянные признаки имени существительного;

— непостоянные признаки имени существительного;

— синтаксическая роль в предложении.

IV.Восприятие и усвоение новых знаний.

Познакомимся с порядком морфологического разбора существительного.

План морфологического разбора имени существительного:

1. Часть речи. Общее грамматическое значение (предмет)

2. Начальная форма (именительный падеж единственного числа)

3. Морфологические признаки:

постоянные:

— собственное или нарицательное;

— одушевлённое или неодушевлённое;

— род;

— склонение;

Непостоянные:

— число;

— падеж.

4.Синтаксическая роль (каким членом предложения является).

Запись предложения и морфологический разбор существительных.

       Нет ничего  дороже Родины.  

1.(чего?) Родины имя сущ., обозначает предмет.

2.Нач. форма  – Родина.

3.Морфологические признаки:

Постоянные: собственное, неодушевлённое, ж.рода, 1 склонения  

Непостоянные: употреблено в форме единственного числа, родительного падежа.

4.В предложении является дополнением: дороже (чего?) Родины.

 

Записать текст, подчеркнуть имена существительные, выполнить морфологический разбор  3 имён существительных

                Конец февраля. В сухом морозном воздухе сверкают на солнце бесчисленные блестки инея. Они украшают в алмазный наряд ветки деревьев. Не сбросили еще снежные шапки деревья, но в воздухе уже чувствуется приближение весны

V. Физминутка.

VI. Проверка, анализ и оценка полученных знаний.

Работа в группах

1 группа

Прочитайте предложение и проанализируйте морфологический разбор существительных. Ответьте на вопросы:

1.У какого существительного указаны не все морфологические признаки?

2.У какого существительного неверно указаны постоянные признаки?

3. У какого существительного неверно указаны непостоянные признаки?

4.Синтаксическая роль какого существительного определена неверно?

5.В чём причина ошибок? Внесите необходимые исправления.

 

Кроет уж лист золотой влажную землю в лесу.

1.Лист (что?) – имя сущ., обозначает предмет

2.Нач форма – лист

3.Морфологические признаки:

пост.: нариц., неодуш., м.р.,2-е скл.;

непост.: в форме ед.ч.,им.п.

4.В предложении является подлежащим: кроет (что?) лист.

 

2 группа

Прочитайте предложение и проанализируйте морфологический разбор существительных. Ответьте на вопросы:

1.У какого существительного указаны не все морфологические признаки?

2.У какого существительного неверно указаны постоянные признаки?

3. У какого существительного неверно указаны непостоянные признаки?

4.Синтаксическая роль какого существительного определена неверно?

5.В чём причина ошибок? Внесите необходимые исправления.

 

Кроет уж лист золотой влажную землю в лесу.

1.Землю – имя сущ.

2.Нач. форма  – земля.

3.Морфологические признаки:

Пост.: неодуш.,ж.р., 1-е скл.

Непост.: в форме ед.ч., вин.п.

4.В предложении является дополнением: кроет (что?) землю.

 

3 группа

Прочитайте предложение и проанализируйте морфологический разбор существительных. Ответьте на вопросы:

1.У какого существительного указаны не все морфологические признаки?

2.У какого существительного неверно указаны постоянные признаки?

3. У какого существительного неверно указаны непостоянные признаки?

4.Синтаксическая роль какого существительного определена неверно?

5.В чём причина ошибок? Внесите необходимые исправления.

 

Кроет уж лист золотой влажную землю в лесу.

1.В лесу (в чём?) – имя сущ., обозначает предмет.

2.Нач. форма – лес.

3.Морфологические признаки:

Пост.: нариц., неодуш., м.р., 2-е скл.

Непост.: в форме ед.ч., вин. п.

4.В предложении является дополнением : кроет (в чём?) в лесу.

 

VII. Итог урока (рефлексия).

— Достигли ли мы целей?

— Что показалось трудным?


 

синтаксических разборов — npm

Анализировать ссылки на символы HTML.

Содержание

Что это?

Это небольшой и мощный декодер ссылок на символы HTML (часто называемый сущности).

Когда я должен использовать это?

Вы можете использовать это для соответствующего спецификации декодирования ссылок на символы. Он маленький и достаточно быстрый, чтобы делать это хорошо. Вы также можете использовать это при создании линтера, потому что есть разные предупреждения с указанием причин и позиционной информацией о том, где они произошли.

Установить

Этот пакет предназначен только для ESM. В Node.js (версия 12.20+, 14.14+ или 16.0+) установите с помощью npm:

.
 npm установить объекты синтаксического анализа 

В Дено со Skypack:

 импорт {parseEntities} из 'https://cdn.skypack.dev/[email protected]?dts' 

В браузерах со Skypack:

 <тип скрипта="модуль">
  импортировать {parseEntities} из 'https://cdn.skypack.dev/[email protected]?min'
 

Используйте

 импорт {parseEntities} из 'parse-entities'

приставка.log(parseEntities('альфа и браво')))
// => альфа и браво

console.log(parseEntities('Чарли & копикат; дельта'))
// => чарли ©cat; дельта

console.log(parseEntities('echo © фокстрот ≠ гольф 𝌆 отель'))
// => эхо © фокстрот ≠ гольф 𝌆 отель 

API

Этот пакет экспортирует следующий идентификатор: parseEntities . Экспорта по умолчанию нет.

parseEntities (значение [, параметры])

Анализировать ссылки на символы HTML.

опции

Конфигурация (опционально).

опции.дополнительно

Дополнительный символ для принятия (строка ? , по умолчанию: ''). Это позволяет использовать другие символы без ошибок после амперсанда.

options.attribute

Следует ли анализировать значение как значение атрибута ( логическое значение? , по умолчанию: false ). Это приводит к немного другому поведению.

options.nonTerminated

Разрешить ли неограниченные ссылки ( логическое значение , по умолчанию: true ). Например, ©cat вместо ©cat . Такое поведение соответствует спецификации, но может привести к неожиданным результатам.

опции.позиция

Начальная позиция из значения ( позиция или точка , опционально). Полезно при работе со значениями, вложенными в какое-то синтаксическое дерево.Значение по умолчанию:

.
 {строка: 1, столбец: 1, смещение: 0} 
варианты.предупреждение

Обработчик ошибок ( Функция? ).

варианты.текст

Текстовый обработчик ( Функция? ).

варианты.ссылка

Обработчик ссылок ( Функция? ).

options.warningContext

Контекст, используемый при вызове предупреждения ( '*' , необязательно).

options.textContext

Контекст, используемый при вызове text ( '*' , необязательно).

options.referenceContext

Контекст, используемый при вызове , ссылка ( '*' , необязательно)

Возвращает

строка — декодированное значение .

функция предупреждения(причина, точка, код)

Обработчик ошибок.

Параметры
  • this ( * ) — ссылается на warningContext при задании parseEntities
  • Reason ( string ) — удобочитаемая причина выдачи ошибки синтаксического анализа
  • точка ( точка ) — место возникновения ошибки
  • код ( номер ) — машиночитаемый код ошибки

Используются следующие коды:

Код Пример Примечание
1 панель foo & Отсутствует точка с запятой (имя)
2 фу { бар Отсутствует точка с запятой (числовая)
3 База питания и бара Пустой (имя)
4 Фу &# Пусто (числовое)
5 Фу &бар; баз Неизвестно (имя)
6 Фу € баз Запрещенная ссылка
7 Фу � баз Запрещено: за пределами допустимого диапазона Unicode
функциональный текст (значение, позиция)

Текстовый обработчик.

Параметры
  • this ( * ) — ссылается на textContext при задании parseEntities
  • значение ( строка ) — строка содержимого
  • position ( Position ) — место, где значение начинается и заканчивается
ссылка на функцию (значение, положение, источник)

Обработчик ссылок на символы.

Параметры
  • this ( * ) — ссылается на referenceContext при задании parseEntities
  • значение ( строка ) — ссылка на декодированный символ
  • position ( Position ) — место где источник начинается и заканчивается
  • source ( string ) — необработанный источник ссылки на символ

Типы

Этот пакет полностью типизирован с помощью TypeScript.Дополнительные параметры , WarningHandler , ReferenceHandler и TextHandler экспортируются типы, которые моделируют соответствующие значения.

Совместимость

Этот пакет как минимум совместим со всеми поддерживаемыми версиями Node.js. На данный момент это Node.js 12.20+, 14.14+ и 16.0+. Он также работает в Deno и современных браузерах.

Безопасность

Этот пакет безопасен: он соответствует спецификации HTML для анализа ссылок на символы.

Связанные

Внести

Да пожалуйста! См. раздел «Как внести свой вклад в открытый исходный код».

Лицензия

Массачусетский технологический институт © Титус Вормер

Разбор структурированных документов с извлечением пользовательских сущностей | Дейл Марковиц

Давайте поговорим о разборе структурированных документов с извлечением сущностей!

В Интернете есть множество отличных руководств, объясняющих, как классифицировать фрагменты текста с помощью машинного обучения. Но что, если вместо того, чтобы просто классифицировать текст , вы хотите классифицировать отдельные слова, например:

Вы не можете заставить меня извиниться за то, что я люблю Comic Sans.

Это называется извлечением сущностей (или распознаванием именованных сущностей) и очень удобно. Вы можете использовать эту технику, например, чтобы выбрать всех людей и места, упомянутые в новостных статьях, и использовать их в качестве тегов статей (редакции новостей иногда делают это).

Entity Extraction (EE) также полезен для анализа структурированных документов, таких как формы, W4, квитанции, визитные карточки и меню ресторана (именно это мы и будем использовать сегодня).

Для Google I/O в этом году я хотел создать приложение, которое могло бы фотографировать меню ресторана и автоматически анализировать его, извлекая все продукты, их цены и многое другое.(Вы можете увидеть мою демонстрацию на сцене здесь.)

Я хотел иметь возможность загружать изображение такого меню:

Шаг первый: загрузить фотографию меню

А затем использовать машинное обучение для волшебного извлечения объектов из меню, например, адрес ресторана, номер телефона, все заголовки блюд («Салаты», «Основные»), все продукты, их цены и их описания (например, «на булочке с кренделем»).

Идея заключалась в том, что если вы представляете ресторан, который хочет попасть в список таких приложений, как Seamless или Grubhub, вы можете ввести свое меню без необходимости вводить все вручную.

Шаг второй: определите все продукты, а также заголовки продуктов («Салаты», «Основные блюда») и их описания («На булочке с кренделем»).

Так как же это работает?

Сначала я использовал функцию обнаружения текста Google Cloud Vision API, чтобы преобразовать изображение меню в необработанный текст.

Когда мое меню было в текстовом формате, я использовал извлечение сущностей для его разбора. Я сделал это с помощью двух методов:

  1. Я извлек адрес ресторана, номер телефона и все указанные цены с помощью Google Cloud Natural Language API.
  2. Чтобы идентифицировать продукты питания, заголовки и описания продуктов питания, мне пришлось создать пользовательскую модель машинного обучения (подробнее об этом позже).

API естественного языка может автоматически обнаруживать общие сущности. Например, если я отправлю ему строку:

, Дейл хотел бы купить круассан за 3,50 доллара в кафе по адресу 1600 Ampitheatre Pkwy, Mountain View, CA 94043, чей номер телефона (650) 253–0000.

NL API распознает такие объекты, как люди, потребительские товары, адреса, цены, номера телефонов и т. д.

Затем я сделал свое приложение немного изящнее, добавив фото ресторана, звездный рейтинг и карту. Никакая эта информация не была напечатана непосредственно в меню, но номер телефона ресторана был. Используя этот номер телефона, я мог запросить у Google Places API фотографии, рейтинги и т. д.

Хорошо, но теперь самое сложное (и самое важное): как извлечь все продукты из меню? И как определить разницу между тем, что такое продукт питания («Вегетарианский бургер»), что такое заголовок продукта («Блюда») и что такое описание продукта («на булочке с кренделем»)?

Эти объекты полностью специфичны для домена .В нашем случае мы хотим признать, что «второе блюдо» — это заголовок о еде. Но если бы мы вместо этого анализировали газеты, мы могли бы захотеть распознать разницу между заголовками и текстом статьи. Или, если бы мы анализировали резюме, мы бы хотели определить, что «Sr. Инженер-программист» — это должность, а «Python» — это язык программирования.

Хотя API естественного языка, о котором я упоминал ранее, распознает телефонные номера, адреса и многое другое, он не обучен распознавать эти специфичные для предметной области сущности.

Для этого нам нужно создать собственную модель извлечения сущностей. Есть много способов сделать это, но я покажу вам самый простой (с минимальным кодом) способ, используя Google AutoML Natural Language. Мы будем использовать его для обучения пользовательской модели извлечения сущностей.

Это работает следующим образом:

  1. Загрузить помеченный набор данных меню
  2. Обучить модель
  3. Использовать свою модель для идентификации пользовательских объектов через REST API

Но где найти набор данных помеченных меню?

К счастью, я нашел этот прекрасный набор данных сканов меню, размещенный (и помеченный!) в Нью-Йоркской публичной библиотеке.Милая!

Для начала я снова использовал Vision API, чтобы преобразовать все меню в этом наборе данных в текст.

Чтобы обучить пользовательскую модель извлечения сущностей, мне пришлось преобразовать мои данные и их метки в формат jsonl (формат, который ожидает AutoML). Это выглядит так:

формат файла jsonl

Честно говоря, предупреждаю вас, что на самом деле маркировка этих меню была проблемой. Я использовал какой-то хакерский скрипт Python, чтобы соединить метки набора данных с текстом меню, извлеченным с помощью OCR, но они часто не совпадали.Мне пришлось войти в пользовательский интерфейс AutoML и вручную пометить кучу этих меню, например:

Ручная маркировка меню с помощью редактора AutoML.

Оглядываясь назад, я, вероятно, должен был использовать службу маркировки данных, чтобы не тратить время на маркировку себя (или стажеров, может быть?).

Я также изучил кулинарные страницы Википедии и создал несколько поддельных меню, чтобы расширить свой набор данных.

При использовании Google AutoML самая сложная часть построения модели — создание размеченного набора данных. На самом деле обучение модели с этими данными довольно просто — просто перейдите на вкладку «Обучение» и нажмите «Начать обучение».«На создание индивидуальной модели уходит около 4 часов.

За кулисами Google обучает нейронную сеть для извлечения ваших пользовательских сущностей.

Когда наша модель извлечения сущностей завершит обучение, мы можем протестировать ее в пользовательском интерфейсе AutoML:

Модель пометила большинство сущностей, но пропустила «Картофельные чипсы» и «Рыба и чипсы».

Как видите, работает не идеально.

Да чего ты хочешь?! Это машинное обучение. Это не , идеальное .

Тем не менее, неплохо, учитывая, что у меня был довольно маленький набор данных (менее 150 меню).Я также не учел такие вещи, как размер текста или его расположение на странице (заголовки обычно больше, чем названия блюд, а сами блюда больше, чем их описания).

Но тем не менее, если бы я был рестораном и мог использовать этот инструмент для импорта своего меню вместо того, чтобы вручную вводить каждое блюдо вручную, я бы сэкономил много времени (хотя мне, возможно, придется немного отредактировать) . Кроме того, чем больше гипотетических ресторанов используют мое приложение, тем больше гипотетических данных я получу для улучшения своей модели.

Тем временем обед в Google Cafe звонит. Чао.

П.С. Если вы тренируете собственную модель извлечения сущностей, расскажите мне об этом в комментариях или @dalequark.

Удачного моделирования!

%PDF-1.3 % 1 0 объект > эндообъект 2 0 объект > эндообъект 3 0 объект > эндообъект 4 0 объект > эндообъект 5 0 объект > эндообъект 6 0 объект > эндообъект 7 0 объект > эндообъект 8 0 объект > эндообъект 9 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [229,524 764,97 291,264 775,913] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 10 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [71.004 754.011 290.517 764.954] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 11 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [219.576 690.827 291.264 701.771] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 12 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [71.004 679.868 291.264 690.812] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 13 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [71.004 668.909 148.113 679.878] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 14 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [71.004 383.299 291.264 394.243] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 15 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Rect [71,004 372,44 96,249 383,309] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 16 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [262.163 320.116 291.264 331.109] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 17 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [71.004 309.157 275.815 320.101] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 18 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [167.912 235,015 291,264 245,958] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 19 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [71.004 226.068 235.793 235.024] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 20 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [225.111 160.872 291.264 171.816] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 21 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [71.004 149.913 291.264 160.857] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 22 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [71.004 138,954 180,081 149,923] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 23 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [279.309 97.689 291.264 108.633] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 24 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [71,004 86,73 291,264 97,674] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 25 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [71,004 75,771 224,317 86,74] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 26 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [427.485 734,085 526,54 745,029] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 27 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [306.279 723.126 487.483 734.07] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 28 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Rect [305,921 650,449 526,54 659,35] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 29 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [306.279 637.448 353.651 648.416] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация>> эндообъект 30 0 объект > /Граница [0 0 0] /C [0 1 1] /H /I /Прямая [419.ۦXt?&;պJ;pM#[email protected]楞axNsyذwнJ>뵏7yQRŁ}27YI u8S~U и u4TFYm` vrh»婫uO˺*’94+#c oJZ;Бvf=$nNc

Лингвистические особенности · Документация по использованию spaCy

Интеллектуальная обработка необработанного текста затруднена: большинство слов встречаются редко, и это обычно для слов, которые выглядят совершенно по-разному, означают почти одно и то же. Одни и те же слова в другом порядке могут означать совсем другое. Даже разделение текста на полезные словесные единицы может быть затруднено во многих случаях. языки. Хотя можно решить некоторые проблемы, начиная только с сырого символов, обычно лучше использовать лингвистические знания, чтобы добавить полезные Информация.Это именно то, для чего разработан spaCy: вы вводите необработанный текст, и получите объект Doc , который поставляется с различными аннотации.

После токенизации spaCy может анализировать и помечать данный Doc . Это где появляется обученный конвейер и его статистические модели, которые позволяют spaCy делать прогнозы того, какой тег или метка наиболее вероятно применимы в данном контексте. Обученный компонент включает в себя 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 Атрибуты токена . Как и многие библиотеки НЛП, spaCy кодирует все строки в хэш-значения , чтобы уменьшить использование памяти и улучшить эффективность. Таким образом, чтобы получить удобочитаемое строковое представление атрибута, мы нужно добавить подчеркивание _ к его имени:

  import spacy

nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
doc = nlp («Apple рассматривает возможность покупки стартапа в Великобритании за 1 миллиард долларов»)

для токена в документе:
    распечатать (токен.текст, 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, т.е. отношение между токенами.
  • Начертание: Начертание слова – заглавные буквы, знаки препинания, цифры.
  • is alpha: Является ли маркер альфа-символом?
  • is stop: Является токеновой частью стоп-листа, т.е. язык?
9 Apple 9 NNP 9021

00000

9021

00000

Text LEMMA POS Alpha
Apple Propn nsubj Xxxxx Правда Ложные
является будет AUX VBZ Окс хх Правда Правда
глядя смотреть VERB VBG ROOT хххх Правда Ложные
на в ADP В приготовительный хх Правда Правда
покупка купить ГЛАГОЛА VBG PCOMP хххх Правда Ложь
U.К. у.к. ПРОПН ННП компаунд X.X. Ложные Ложные
запуск запуск NOUN NN dobj хххх Правда Ложные
для для АДФ в приготовительный ххх Правда Правда
$ $ SYM $ quantmod $ Ложные Ложные
1 1 NUM CD соединение д Ложь Ложные
NUM CD PObj хххх Правда Ложные
Совет: Понимание теги и этикетки

Большинство тегов и этикеток выглядят довольно абстрактно и различаются между языки. spacy.explain покажет вам краткое описание — например, spacy.explain("VBZ") возвращает «глагол, 3-е лицо единственного числа, настоящее время».

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

📖схема тегов части речи моделями spaCy на разных языках, см. задокументированные схемы маркировки в каталоге моделей.

Инфлективная морфология – это процесс, посредством которого корневая форма слова изменен путем добавления префиксов или суффиксов, которые определяют его грамматическую функцию но не меняйте его часть речи. Мы говорим, что лемма (корневая форма) есть измененный (модифицированный/комбинированный) с одним или несколькими морфологическими признаками до создать поверхностную форму. Вот несколько примеров:

9 9022 9 VerbForm = GER 2

2 9 VerbForm = FIN , MUST = IND , TENSION = PRES

9 VERB

2

контекст поверхность LEMMA
Чтение чтение READ VERB
Я не смотрю новости, я прочитал статью READ READ VERB
Я читал бумагу вчера READ READ READ VerbForm = FIN , Настроение = IND , TENSING =

2

Морфологические особенности хранятся в MorphAnalysis под токеном .морф , который позволяет получить доступ к отдельным морфологическим признакам.

📝 Что попробовать
  1. Замените «Я» на «Она». Вы должны увидеть, что морфологические признаки меняются и указать, что это местоимение в третьем лице.
  2. Проверьте token.morph на наличие других токенов.
  импортное пространство

nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
печать ("Конвейер:", nlp.pipe_names)
doc = nlp("Я читал газету.")
токен = документ [0]
распечатать (токен.превращаться)
печать (токен.morph.get ("PronType"))
  

Статистическая морфология v3.0Модель потребностей

Статистический компонент spaCy Морфологизатор назначает морфологические особенности и крупнозернистые теги части речи как Token.morph и Token.pos .

  импортное пространство

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 текст маркера и детализированные теги части речи для создания крупнозернистые теги частей речи и морфологические признаки.

  1. Теггер части речи назначает каждому токену детальную 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 в прошедшем времени (например, VBD для глагола в прошедшем времени в Penn Берега деревьев).
  2. Для слов, крупнозернистый POS которых не установлен предшествующим процессом, таблица сопоставления сопоставляет детализированные теги с крупнозернистые POS-теги и морфологические особенности.
  импортное пространство

nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
doc = nlp("Где ты?")
печать (документ [2].morph)
печать (документ [2].pos_)
  

Lemmatizer — это конвейерный компонент, обеспечивающий поиск и методы лемматизации на основе правил в настраиваемом компоненте. Индивидуальный язык может расширить Lemmatizer как часть его языковые данные.

  импортное пространство


nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
лемматизатор = nlp.get_pipe ("лемматизатор")
печать (лемматизатор.Режим)

doc = nlp("Я читал газету.")
print([token.lemma_ для токена в документе])

  
Изменено в v3.0

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

Данные для лемматизаторов spaCy распространяются в пакете пространственные поисковые данные . То при условии, что обученные пайплайны уже включают в себя все необходимые таблицы, но если вы создают новые пайплайны, вы, вероятно, захотите установить spacy-lookups-data для предоставления данных при инициализации лемматизатора.

Лемматизатор поиска

Для пайплайнов без тегировщика или морфологизатора можно использовать лемматизатор поиска. добавляется в конвейер, если предоставляется таблица поиска, обычно через пространственные поисковые данные .То лемматизатор поиска ищет форму поверхности токена в таблице поиска без ссылка на часть речи или контекст токена.

 
импортировать просторный

nlp = spacy.blank("sv")
nlp.add_pipe("lemmatizer", config={"mode": "lookup"})
  

Лемматизатор на основе правил

При обучении конвейеров, включающих компонент, назначающий части речи теги (морфологизатор или таггер с картированием POS), лемматизатор на основе правил можно добавить, используя таблицы правил из пространственные поисковые данные :

 
импортировать просторный

nlp = пробел.пустой ("де")

nlp.add_pipe ("морфологизатор")

nlp.add_pipe("лемматизатор", config={"режим": "правило"})
  

Основанный на правилах детерминированный лемматизатор отображает поверхностную форму в лемму в свете ранее присвоенного крупнозернистого частеречного и морфологического информацию, не обращаясь к контексту токена. Основанный на правилах lemmatizer также принимает файлы исключений на основе списков. Для английского это получено из WordNet.

spaCy имеет быстрый и точный анализатор синтаксических зависимостей, а также богатый API для навигации по дереву.Парсер также определяет границу предложения. обнаружение и позволяет перебирать базовые именные фразы или «куски». Ты сможешь проверить, был ли проанализирован объект Doc , позвонив doc.has_annotation("DEP") , который проверяет, имеет ли атрибут Token.dep задано, возвращает логическое значение. Если результат False , предложение по умолчанию итератор вызовет исключение.

📖Схема меток зависимостей

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

Фрагменты существительных

Фрагменты существительных — это «основные словосочетания существительных» — плоские словосочетания, в основе которых лежит существительное. голова. Вы можете представить фрагменты существительных как существительное плюс слова, описывающие существительное. – например, «богатая зеленая трава» или «крупнейший в мире технический фонд». К получить куски существительного в документе, просто перебирая Doc.noun_chunks .

  импортное пространство

nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
doc = nlp("Автономные автомобили перекладывают страховую ответственность на производителей")
для чанка в doc.куски_существительного:
    print(chunk.text, chunk.root.text, chunk.root.dep_,
            кусок.корень.голова.текст)
  
  • Текст: Исходный фрагмент текста существительного.
  • Корневой текст: Исходный текст слова, соединяющего кусок существительного с остальной разбор.
  • Корневая глубина: Отношение зависимости, соединяющее корень с его головой.
  • Текст корневого заголовка: Текст заголовка корневого токена.
9022 Shift Shift 9 Ответственность
Текст корень.text root.dep_ root.head.text
Автономные автомобили автомобилей
Страховая ответственность Dobj Shift
Производители Производители Производители Pobj к

2

2

2

Навигация по разбору

SPAcy используют Условия Глава и Ребенок Для описания слов одна дуга в дереве зависимостей.Термин dep используется для дуги метка, описывающая тип синтаксического отношения, связывающего потомка с голова. Как и в случае с другими атрибутами, значение .dep является хеш-значением. Ты сможешь получить строковое значение с .dep_ .

  импортное пространство

nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
doc = nlp("Автономные автомобили перекладывают страховую ответственность на производителей")
для токена в документе:
    print(token.text, token.dep_, token.head.text, token.head.pos_,
            [ребенок для ребенка в токене.дети])
  
  • Текст: Исходный текст токена.
  • Деп: Синтаксическое отношение, соединяющее дочерний элемент с головным.
  • Текст заголовка: Исходный текст заголовка токена.
  • Head POS: Тег части речи токена head.
  • Дочерние элементы: Непосредственные синтаксические зависимости токена.
автомобилей
Text Dep Text
7 9 Amod AMOD Noun
автомобилей nsubj сдвиг ГЛАГОЛА автономный
сдвиг ROOT сдвиг ГЛАГОЛА автомобилей, ответственности, по отношению к
страхование соединения ответственность NOUN
ответственность dobj сдвиг ГЛАГОЛА страхование
по отношению к приготовительный сдвиг NOUN производители
производители pobj в направлении ADP

Поскольку синтаксические отношения образуют ровно одно дерево, каждое слово имеет 9051 форму дерева. голова .Поэтому вы можете перебирать дуги в дереве, перебирая слова в предложении. Обычно это лучший способ согласования дуги проценты – снизу:

  import spacy
из spacy.symbols импортировать nsubj, ГЛАГОЛ

nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
doc = nlp("Автономные автомобили перекладывают страховую ответственность на производителей")


глаголы = установить ()
для возможного_субъекта в документе:
    if возможных_subject.dep == nsubj и возможных_subject.head.pos == ГЛАГОЛ:
        verbs.add(possible_subject.голова)
печатать (глаголы)
  

Если вы попытаетесь сопоставить сверху, вам придется повторить итерацию дважды. Один раз для головы, а потом опять через детей:

 
глаголы = []
для возможного_глагола в документе:
    если возможно_verb.pos == ГЛАГОЛ:
        для возможного_субъекта в возможном_глаголе.дети:
            если возможно_subject.dep == nsubj:
                verbs.append(possible_verb)
                перерыв
  

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

Итерация по локальному дереву

Предусмотрено еще несколько удобных атрибутов для итерации по локальному дереву. дерево из токена. Token.left и Атрибуты Token.rights предоставляют последовательности синтаксических дочерние элементы, которые встречаются до и после маркера. Обе последовательности в предложении заказ. Также есть два атрибута целочисленного типа, Token.n_lefts и Token.n_rights , которые дают количество левых и правых дети.

  импортное пространство

nlp = пробел.загрузка("en_core_web_sm")
doc = nlp("ярко-красные яблоки на дереве")
print([token.text для токена в документе [2].lefts])
print([token.text для токена в документе [2].rights])
печать (документ [2]. n_lefts)
печать (документ [2]. n_rights)
  
  импортное пространство

nlp = spacy.load("de_core_news_sm")
doc = nlp ("schöne rote Äpfel auf dem Baum")
print([token.text для токена в документе [2].lefts])
print([token.text для токена в документе [2].rights])
  

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

Проективное и непроективное

Для английских конвейеров по умолчанию дерево синтаксического анализа проективное , что означает отсутствие скрещивающихся скобок. Токены Таким образом, возвращаемое .subtree гарантированно будет непрерывным. Это не верно для немецких трубопроводов, у которых много непроективные зависимости.

  импортное пространство

nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
doc = nlp("Владельцы кредитных и ипотечных счетов должны подавать свои запросы")

root = [токен для токена в документе, если token.head == токен][0]
тема = список (root.lefts) [0]
для потомка в subject.subtree:
    утверждать, что субъект является потомком или subject.is_ancestor(потомок)
    print(потомок.текст, потомок.dep_, потомок.n_lefts,
            потомок.n_rights,
            [ancestor.text для предка в потомке.ancestors])
  

2 9 0

9 Учетная запись, кредит, владельцы, представить
Текст Dep n_lefts n_rights предки
Кредит nmod 0 2 держатели, представить
и CC 0 0 5

2 9 Соединение

2

0

2

0
счет Призывание 1 0 Кредит, держатели, представить
держателей nsubj 1 0 представить

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

  импортное пространство

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

2

9 Отправить

2

Text POS
6
Держатели кредитного и ипотечного счета Nun NSUBJ
Должны: глагол AUX отправить
отправить ГЛАГОЛА ROOT отправить
их ADJ ПОСС запросов
запросов СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ dobj отправить

Анализ зависимостей может быть полезным инструментом для извлечения информации , особенно в сочетании с другими прогнозами, такими как именованные сущности.В следующем примере извлекаются деньги и значения валюты, т. е. объекты, помеченные как MONEY , а затем использует зависимость проанализируйте, чтобы найти именное словосочетание, на которое они ссылаются, например «Чистый доход» «9,4 миллиона долларов» .

  импортное пространство

nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")

nlp.add_pipe ("слияние_сущностей")
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_ в ("attr", "dobj"):
                subj = [w вместо w в token.head.lefts, если w.dep_ == "nsubj"]
                если тема:
                    print(subj[0], "-->", токен)
            
            elif token.dep_ == "pobj" и token.head.dep_ == "prep":
                печать (токен.head.head, "-->", токен)
  
📖Объединение моделей и правил

Дополнительные примеры написания логики извлечения информации на основе правил, использует в своих интересах предсказания модели, сделанные различными компонентами, см. руководство по использованию на сочетание моделей и правил.

Визуализация зависимостей

Лучший способ понять парсер зависимостей spaCy — интерактивный. Делать это проще, spaCy поставляется с модулем визуализации. Вы можете пройти Doc или список объектов Doc для отображения и выполнения displacy.serve для запуска веб-сервера или displacy.render для создания необработанной разметки. Если вы хотите знать, как писать правила, которые подключаются к какому-либо синтаксическому конструкции, просто подключите предложение к визуализатору и посмотрите, как spaCy аннотирует его.

  импортное пространство
от смещения импорта

nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
doc = nlp("Автономные автомобили перекладывают страховую ответственность на производителей")

displacy.render(док,)
  

Более подробную информацию и примеры см. руководство по визуализации spaCy. Вы также можете протестировать displaCy в нашей онлайн-демонстрации..

Отключение синтаксического анализатора

включен по умолчанию как часть стандартный конвейер обработки.Если вам не нужно любую синтаксическую информацию, вы должны отключить парсер. Отключение parser заставит spaCy загружаться и работать намного быстрее. Если вы хотите загрузить парсер, но нужно отключить его для определенных документов, вы также можете контролировать его использование на объект nlp . Дополнительные сведения см. в руководстве по использованию на отключение компонентов конвейера.

  nlp = spacy.load ("en_core_web_sm", отключить = ["парсер"])
  

spaCy имеет чрезвычайно быструю систему распознавания статистических объектов, которая присваивает метки смежным промежуткам токенов.По умолчанию обученные конвейеры могут идентифицировать различные именованные и числовые юридические лица, включая компании, местоположения, организации и продукты. Ты сможешь добавить произвольные классы в систему распознавания сущностей и обновить модель с новыми примерами.

Распознавание именованных объектов 101

Именованный объект — это «объект реального мира», которому присвоено имя, например человек, страна, продукт или название книги. spaCy может распознавать различные типы именованных сущностей в документе, запрашивая у модели предсказание .Поскольку модели являются статистическими и сильно зависят от примеры, на которых они обучались, это не всегда работает идеально и может потребуется некоторая настройка позже, в зависимости от вашего варианта использования.

Именованные сущности доступны как свойство ents документа Doc :

  import spacy

nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
doc = nlp («Apple рассматривает возможность покупки стартапа в Великобритании за 1 миллиард долларов»)

для ent в doc.ents:
    печать (ent.text, ent.start_char, ent.end_char, ent.label_)
  
  • Текст: Исходный текст сущности.
  • Начало: Индекс начала сущности в Doc .
  • Конец: Индекс конца сущности в Doc .
  • Метка: Метка сущности, т.е. тип.
9 Компании, агентства, учреждения.
Text Начало End Метка 0
Apple 0 5 9 Орг
Великобритания 27 31 GPE Геополитическая единица, т.е. страны, города, штаты.
1 миллиард долларов 44 54 ДЕНЬГИ Денежные ценности, включая единицу.

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

Доступ к аннотациям и меткам сущностей

Стандартный способ доступа к аннотациям сущностей — doc.Энты свойство, которое создает последовательность из объектов Span . Организация 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 всей сущности, как если бы это был один токен.

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

Схема IOB
  • I — Токен находится внутри объекта.
  • O – Токен вне объекта.
  • B — Токен — это начало объекта.
Схема BILUO
  • B — Токен — это начало объекта с несколькими токенами.
  • I — Токен находится внутри объекта с несколькими токенами.
  • L — Токен — это последний токен объекта с несколькими токенами.
  • U — Токен представляет собой единицу с одним токеном .
  • O – Токен вне объекта.
  импортное пространство

nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
doc = nlp("Сан-Франциско рассматривает возможность запрета роботов-доставщиков на тротуарах")


ents = [(e.text, e.start_char, e.end_char, e.label_) для e в doc.ents]
печать (энты)


ent_san = [док[0].текст, документ[0].ent_iob_, документ[0].ent_type_]
ent_francisco = [документ[1].текст, документ[1].ent_iob_, документ[1].ent_type_]
печать (ent_san)
печать (ent_francisco)
  
9 "" "" 5
Текст ent_iob ent_iob_ ent_type_ Описание
Сан- 3 В "GPE" начало объекта
Франциско 1 Я "GPE" внутри объекта
считает 2 О "" вне предприятие
запрещая 2 O "" вне объекта
тротуарной 2 O "" вне организации
доставка 2 902 22 O 9 O за пределами объекта
Robots 2

2

2 O

2 " "

за пределами объекта

Чтобы последовательность аннотаций токенов оставалась неизменной, необходимо установить аннотации сущностей на уровне документа .Однако вы не можете написать непосредственно к атрибутам token.ent_iob или token.ent_type , поэтому проще всего способ установки объектов - использовать функцию doc.set_ents и создайте новый объект как Span .

  импортное пространство
из spacy.tokens импортировать 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 doc.ents]
print('До', энты)



fb_ent = Span(doc, 0, 1, label="ORG")
orig_ents = список (док.энты)


doc.set_ents([fb_ent], по умолчанию = "неизмененный")


doc.ents = orig_ents + [fb_ent]

ents = [(e.text, e.start, e.end, e.label_) для e в doc.ents]
print('После', энц)

  

Имейте в виду, что Span инициализируется начальным и конечным токеном . 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 назначать аннотации сущностей с помощью док.Метод from_array . Для этого следует включить оба атрибута ENT_TYPE и ENT_IOB в массиве, который вы импортируете от.

  импорт numpy
импортировать просторный
из spacy.attrs импортировать ENT_IOB, ENT_TYPE

nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
doc = nlp.make_doc("Лондон — большой город в Великобритании.")
печать("До", док.энц)

заголовок = [ENT_IOB, ENT_TYPE]
attr_array = numpy.zeros((len(doc), len(header)), dtype="uint64")
attr_array[0, 0] = 3
attr_array[0, 1] = док.словарь.strings["GPE"]
doc.from_array (заголовок, attr_array)
печать("После", док.энц)
  
Настройка аннотаций сущностей в Cython

Наконец, вы всегда можете записать в базовую структуру, если компилируете Цитон функция. 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 будете писать напрямую в массив из структур TokenC* , у вас будет ответственность за обеспечение того, чтобы данные оставались в непротиворечивом состоянии.

Встроенные типы сущностей

Совет: понимание типов сущностей

Вы также можете использовать spacy.explain() для получения описания строки представление метки сущности.Например, spacy.explain("ЯЗЫК") вернет «любой именованный язык».

Схема аннотации

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

Визуализация именованных сущностей

DISPLAY ENT визуализатор позволяет интерактивно исследовать поведение модели распознавания сущностей. Если ты обучая модель, очень полезно запустить визуализацию самостоятельно.Помочь вы делаете это, spaCy поставляется с модулем визуализации. Вы можете пройти Doc или список объектов Doc для отображения и выполнения displacy.serve для запуска веб-сервера или displacy.render для создания необработанной разметки.

Более подробную информацию и примеры см. руководство по визуализации spaCy.

  
Пример именованного объекта
import spacy от смещения импорта text = "Когда Себастьян Трун начал работать над беспилотными автомобилями в Google в 2007 году, мало кто за пределами компании воспринимал его всерьез." nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") документ = нлп (текст) displacy.serve(doc,)

Чтобы поместить названные сущности в «реальный мир», spaCy предоставляет функциональные возможности. для выполнения связывания сущностей, которое преобразует текстовую сущность в уникальную идентификатор из базы знаний (КБ). Вы можете создать свой собственный База Знаний и обучить новый EntityLinker с использованием этой пользовательской базы знаний.

Доступ к идентификаторам объектов Требуется модель

Аннотированный идентификатор базы знаний доступен либо как хеш-значение, либо как строка, используя атрибуты ent.kb_id и ent.kb_id_ из диапазона объект или атрибуты ent_kb_id и ent_kb_id_ объекта Токен объект.

  импортное пространство

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 doc.ents]
печать (энты)


ent_ada_0 = [документ[0].текст, документ[0].ent_type_, документ[0].ent_kb_id_]
ent_ada_1 = [документ[1].текст, документ[1].ent_type_, документ[1].ent_kb_id_]
ent_london_5 = [документ[5].текст, документ[5].ent_type_, документ[5].ent_kb_id_]
печать (ent_ada_0)
печать (ent_ada_1)
печать (ent_london_5)
  

Токенизация — это задача разделения текста на осмысленные сегменты, называемые токенов . Входные данные для токенизатора представляют собой текст в формате Юникод, а выходные данные — Объект документа . Для создания объекта Doc вам потребуется экземпляр Vocab , последовательность из слов строк и, возможно, последовательность из пробелов и логических значений, которые позволяют поддерживать выравнивание токены в исходную строку.

Важное примечание

Токенизация spaCy неразрушающая , что означает, что вы всегда будете способен восстановить исходный ввод из токенизированного вывода. пробел информация сохраняется в токенах, никакая информация не добавляется и не удаляется во время токенизации. Это своего рода основной принцип объекта spaCy Doc : doc.text == input_text всегда должно быть верным.

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 должны быть разделены. – тогда как «Великобритания» должен оставаться один токен. Каждый документ Doc состоит из отдельных токены, и мы можем перебирать их:

  import spacy

nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
doc = nlp («Apple рассматривает возможность покупки стартапа в Великобритании за 1 миллиард долларов»)
для токена в документе:
    печать (токен.текст)
  
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
компании Apple является ищет при покупке U.K. startup for $ 1 миллиардов

Во-первых, необработанный текст разбивается на пробельные символы, подобно text.split(' ') . Затем токенизатор обрабатывает текст слева направо. На для каждой подстроки он выполняет две проверки:

  1. Соответствует ли подстрока правилу исключения токенизатора? Например, «не» не содержит пробелов, но должен быть разделен на две лексемы, «делать» и «нет», а «У.К.” всегда должен оставаться один токен.

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

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

  • Исключение Tokenizer: Правило особого случая для разделения строки на несколько токенов или предотвратить разделение токена при нарушении правил пунктуации. применяемый.
  • Префикс: Символ(ы) в начале, напр. $ , $ , (, ", ¿, ¿. ¿.
  • .
  • Суффикс: Характер (ы) в конце, например, км , ) , " , ! .
  • Инфикс: Символ(ы) между ними, напр. -, -, /, .

В то время как 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 загружает списки жестко закодированных данных и исключений правила.

Детали алгоритма: как работает токенизатор spaCy¶

spaCy представляет новый алгоритм токенизации, обеспечивающий лучший баланс между производительностью, простотой определения и простотой выравнивания с оригиналом нить.

После употребления префикса или суффикса мы снова обращаемся к особым случаям. Мы хотим специальные случаи для обработки таких вещей, как «не» в английском языке, и мы хотим того же правило работать для «(не)!».Мы делаем это, расщепляя открытую скобку, затем восклицательный знак, затем закрывающая скобка и, наконец, соответствие особому случаю. Вот реализация алгоритма на Python, оптимизированная для удобочитаемости. а не производительность:

  def tokenizer_pseudo_code(
    текст,
    Особые случаи,
    префикс_поиск,
    суффикс_поиск,
    infix_finditer,
    токен_матч,
    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)
                    подстрока = ""
                    перерыв
                если подстрока в special_cases:
                    tokens.extend (special_cases [подстрока])
                    подстрока = ""
                    перерыв
                если prefix_search(подстрока):
                    split = prefix_search(substring).end()
                    tokens.append (подстрока [: разделение])
                    подстрока = подстрока[разделить:]
                    если подстрока в special_cases:
                        Продолжать
                если suffix_search(подстрока):
                    split = suffix_search(подстрока).Начало()
                    suffixes.append (подстрока [разделить:])
                    подстрока = подстрока[:разделить]
            если token_match (подстрока):
                tokens.append(подстрока)
                подстрока = ""
            Элиф url_match (подстрока):
                tokens.append(подстрока)
                подстрока = ""
            подстрока elif в special_cases:
                tokens.extend (special_cases [подстрока])
                подстрока = ""
            Элиф список (infix_finditer (подстрока)):
                infixes = infix_finditer(подстрока)
                смещение = 0
                для совпадения в инфиксах:
                    если смещение == 0 и совпадение.старт() == 0:
                        Продолжать
                    tokens.append (подстрока [смещение: match.start()])
                    tokens.append (подстрока [match.start() : match.end()])
                    смещение = match.end()
                если подстрока[смещение:]:
                    tokens.append (подстрока [смещение:])
                подстрока = ""
            Элиф подстрока:
                tokens.append(подстрока)
                подстрока = ""
        tokens.extend (обратный (суффиксы))
    для совпадения в matcher(special_cases, text):
        жетоны.заменить (совпадение, special_cases [совпадение])
    возврат токенов
  

Алгоритм можно обобщить следующим образом:

  1. Перебор подстрок, разделенных пробелами.
  2. Найдите совпадение маркера. Если есть совпадение, остановите обработку и сохраните это токен.
  3. Проверить, есть ли у нас явно определенный особый случай для этой подстроки. Если мы это сделаем, используйте это.
  4. В противном случае попытайтесь использовать один префикс. Если мы израсходовали префикс, вернитесь к пункту 2, чтобы совпадение токена и особые случаи всегда имели приоритет.
  5. Если мы не использовали префикс, попробуйте использовать суффикс, а затем вернитесь к № 2.
  6. Если мы не можем использовать префикс или суффикс, найдите совпадение URL.
  7. Если совпадения URL нет, ищите особый случай.
  8. Найдите «инфиксы» — дефисы и т. д. и разбейте подстроку на токены на всех инфиксах.
  9. Как только мы больше не сможем потреблять строку, обработайте ее как одиночный токен.
  10. Сделайте последний проход по тексту, чтобы проверить особые случаи, включающие пробелы или которые были пропущены из-за инкрементной обработки аффиксов.

Глобальные и специфичные для языка данные токенизатора предоставляются через язык данные в spacy/lang . Исключения токенизатора определить особые случаи, такие как «не» в английском языке, которые необходимо разделить на два токены: {ИЛИ: "делать"} и {ИЛИ: "не", НОРМ: "не"} . Префиксы, суффиксы а инфиксы в основном определяют правила пунктуации — например, когда отделяться точки (в конце предложения) и когда оставлять лексемы, содержащие точки неповрежденными (аббревиатуры типа «U.С.»).

Должен ли я изменить языковые данные или добавить пользовательские правила токенизатора?¶

Правила токенизации, специфичные для одного языка, но могут быть обобщены на этом языке , в идеале должны жить в языковых данных в spacy/lang — мы всегда ценим пул-реквесты! Все, что относится к домену или типу текста, например, к финансовой торговле. аббревиатуры или баварский молодежный сленг – следует добавлять в качестве правила особого случая к вашему экземпляру токенизатора. Если вы имеете дело с большим количеством настроек, это может иметь смысл создать полностью настраиваемый подкласс.


Добавление специальных правил токенизации

Большинство доменов имеют как минимум некоторые особенности, требующие специальной токенизации правила. Это могут быть очень определенные выражения или аббревиатуры, используемые только в это конкретное поле. Вот как добавить правило особого случая к существующему Экземпляр Tokenizer :

  import spacy
из spacy.symbols импортировать ORTH

nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
doc = nlp ("дай мне это")
print([w.text для w в документе])


special_case = [{ORTH: "гим"}, {ORTH: "я"}]
НЛП.tokenizer.add_special_case("дай мне", special_case)


print([w.text для w в nlp("дай мне это")])
  

Особый случай не обязательно должен соответствовать целой подстроке, разделенной пробелами. Токенизатор будет постепенно отделять знаки препинания и продолжать искать оставшаяся подстрока. Правила особых случаев также имеют приоритет над пунктуационное разделение.

  утверждать «дай мне» не в [w.text для w в nlp («дай мне!»)]
утверждать «дай мне» не в [w.text для w в nlp ('("... дай мне...?")')]

nlp.tokenizer.add_special_case("...дай мне...?", [{"ORTH": "...дай мне...?"}])
утверждать len(nlp("...дай мне...?")) == 1
  
Отладка токенизатора

Рабочая реализация приведенного выше псевдокода доступна для отладки как nlp.tokenizer.explain(текст) . Он возвращает список кортежи, показывающие, какое правило или шаблон токенизатора соответствует каждому токену. То произведенные токены идентичны nlp.tokenizer() , за исключением токенов с пробелами:

Ожидаемый результат
  "ПРЕФИКС
Пусть SPECIAL-1
SPECIAL-2
идти ТОКЕН
! СУФФИКС
СУФФИКС
  
  из космоса.lang.en импорт английский

нлп = английский ()
text = '''"Поехали!"'''
документ = нлп (текст)
tok_exp = nlp.tokenizer.explain(текст)
утверждать [t.text для t в документе, если не t.is_space] == [t[1] для t в tok_exp]
для t в tok_exp:
    печать (т [1], "\ т", т [0])
  

Настройка класса токенизатора spaCy

Давайте представим, что вы хотите создать токенизатор для нового языка или определенного домен. Вам может понадобиться определить шесть вещей:

  1. Словарь особых случаев .Это обрабатывает такие вещи, как сокращения, единицы измерения, смайлики, некоторые сокращения и т. д.
  2. Функция prefix_search для обработки предшествующих знаков препинания , например, открыть кавычки, открытые скобки и т. д.
  3. Функция suffix_search для обработки последующих 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 сопоставление строк, которые никогда не должны быть разделены, переопределяя правила инфикса.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 совпадения.

Обычно вам не нужно создавать подкласс Tokenizer . Стандартное использование использовать re.compile() для создания объекта регулярного выражения и передать его .search() и .finditer() методы:

  импорт повторно
импортировать просторный
от простора.https?://''')

определение custom_tokenizer (nlp):
    return Tokenizer (nlp.vocab, rules=special_cases,
                                prefix_search=prefix_re.search,
                                suffix_search=suffix_re.search,
                                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.  .Точно так же суффиксные правила должны
применяться только к  концу токена  , поэтому ваше выражение должно заканчиваться символом
  $  . 

Изменение существующих наборов правил

Во многих случаях вам не обязательно нужны полностью настраиваемые правила. Иногда вы просто хотите добавить еще один символ к префиксам, суффиксам или инфиксам. То правила префикса, суффикса и инфикса по умолчанию доступны через объект nlp Значения по умолчанию и атрибуты Tokenizer , такие как Токенизатор.suffix_search доступны для записи, поэтому вы можете перезаписать их скомпилированными объектами регулярных выражений, 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'''-+$''',]
suffix_regex = spacy.util.compile_suffix_regex (суффиксы)
nlp.tokenizer.suffix_search = suffix_regex.search
  

Аналогичным образом можно удалить символ из суффиксов по умолчанию:

  suffixes = list(nlp.Суффиксы по умолчанию)
суффиксы.удалить("\\[")
suffix_regex = spacy.util.compile_suffix_regex (суффиксы)
nlp.tokenizer.suffix_search = suffix_regex.search
  

Атрибут Tokenizer.suffix_search должен быть функцией, которая принимает unicode и возвращает объект соответствия регулярному выражению или None . Обычно мы используем атрибут .search скомпилированного объекта регулярного выражения, но вы можете использовать некоторые другие функция, которая ведет себя так же.

Важное примечание

Если вы загрузили обученный конвейер, запись в нлп.По умолчанию или английский. По умолчанию напрямую не будет работать, так как регулярные выражения считываются из данных конвейера и будут компилируется при загрузке. Если вы измените nlp.Defaults , вы увидите только эффект, если вы позвоните по номеру spacy.blank . Если вы 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 префикса, инфикса и суффикса включают не только отдельные символы но и подробные регулярные выражения, учитывающие окружающий контекст. учетная запись. Например, существует регулярное выражение, обрабатывающее дефис между буквы в качестве инфикса. Если вы не хотите, чтобы токенизатор разбивался на дефисы между буквами вы можете изменить существующее определение инфикса из язык/пунктуация.py :

  импортировать пробел
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. язык/пунктуация.ру и специфические для языка определения, такие как lang/de/punctuation.py для Немецкий.

Подключение пользовательского токенизатора к конвейеру

Токенизатор — это первый и единственный компонент конвейера обработки это нельзя заменить записью в nlp.pipeline . Это потому, что он имеет отличается от всех остальных компонентов: он принимает текст и возвращает Doc , в то время как все остальные компоненты ожидают уже получить токенизированный Doc .

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

Создание объекта Doc

Для создания объекта Doc вручную требуется не менее двух аргументы: общий Vocab и список слов. По желанию можно пройти список из пробелов значений, указывающих, является ли токен в этой позиции с последующим пробелом (по умолчанию True ).См. раздел о предварительно размеченный текст для получения дополнительной информации.

  слов = ["Пусть", "с", "идти", "!"]
пробелы = [Ложь, Истина, Ложь, Ложь]
документ = документ (nlp.vocab, слова = слова, пробелы = пробелы)
  
  nlp = spacy.blank("en")
nlp.tokenizer = мой_токенизатор
  
7 9 Text 2
Аргумент Тип Описание
STR Сырой текст для токена.
Пример 1. Базовый токенизатор пробелов

Вот пример самого простого токенизатора пробелов.Это занимает общее vocab, поэтому он может создавать объектов Doc . Когда он вызывается для текста, он возвращает объект Doc , состоящий из текста, разделенного на один пробел. Мы можем затем перезапишите атрибут nlp.tokenizer экземпляром нашего пользовательского токенизатор.

  импортное пространство
из документа импорта spacy.tokens

класс WhitespaceTokenizer:
    def __init__(я, словарный запас):
        self.vocab = словарный запас

    def __call__(я, текст):
        слова = текст.расколоть(" ")
        пробелы = [Истина] * длина (слова)
        
        для i слово в перечислении (слова):
            если слово == "":
                слова [я] = " "
                пробелы [i] = Ложь
        
        если слова[-1] == " ":
            слова = слова[0:-1]
            пробелы = пробелы[0:-1]
        еще:
           пробелы[-1] = Ложь
            
        вернуть документ (self.vocab, слова = слова, пробелы = пробелы)

nlp = spacy.blank("en")
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 (элементы слов BERT)

Вы можете использовать тот же подход для подключения любых других сторонних токенизаторов. Твой пользовательскому вызываемому объекту просто нужно вернуть объект Doc с токенами, созданными ваш токенизатор. В этом примере оболочка использует фрагмент слова BERT. токенизатор , предоставленный токенизаторов библиотека. Токены доступные в объекте Doc , возвращенном spaCy, теперь соответствуют точным фрагментам слов производится токенизатором.

💡 Совет: spacy-transformers

Если вы работаете с моделями-трансформерами, такими как BERT, ознакомьтесь с космические трансформеры пакет расширения и документация. Это включает конвейерный компонент для использования предварительно обученных трансформаторных весов и обучающие модели трансформеров в spaCy, а так же полезные утилиты для согласование частей слов с лингвистической токенизацией.

  
Пользовательский токенизатор частей слова BERT
из импорта токенизаторов BertWordPieceTokenizer от простора.импорт токенов Doc импортировать просторный класс BertTokenizer: def __init__(self, vocab, vocab_file, нижний регистр = True): self.vocab = словарный запас self._tokenizer = BertWordPieceTokenizer (vocab_file, нижний регистр = нижний регистр) def __call__(я, текст): токены = self._tokenizer.encode(текст) слова = [] пробелы = [] для i, (текст, (начало, конец)) в enumerate(zip(tokens.tokens, tokens.offsets)): слова.добавлять(текст) если я < len(токены.токены) - 1: next_start, next_end = токены.смещения[я + 1] space.append (следующее_начало > конец) еще: space.append(Истина) вернуть документ (self.vocab, слова = слова, пробелы = пробелы) nlp = spacy.blank("en") 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 Токенизация обученного конвейера впоследствии может привести к очень разным результатам. предсказания. Поэтому вам следует обучать свой конвейер с помощью того же . токенизатор , который он будет использовать во время выполнения. См. документы на обучение с пользовательской 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 с именем whitespace_tokenizer в реестр @tokenizers . Чтобы убедиться, что spaCy знает, как создать свой токенизатор во время обучения, вы можете передать свой файл Python, установка --code functions.py при запуске spacy train .

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

Зарегистрированные функции также могут принимать аргументы, которые затем передаются из конфиг. Это позволяет быстро изменять и отслеживать различные настройки. Здесь зарегистрированная функция с именем bert_word_piece_tokenizer занимает два аргументы: путь к файлу словаря и следует ли переводить текст в нижний регистр. То Подсказки типа Python str и bool гарантируют, что полученные значения имеют правильный тип.

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

Чтобы избежать жесткого указания локальных путей в вашем файле конфигурации, вы также можете установить vocab в интерфейсе командной строки с помощью параметра --nlp.tokenizer.vocab_file переопределяет при запуске космический поезд . Дополнительные сведения об использовании зарегистрированных функций см. см. документы в обучении с пользовательским кодом.

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

Использование предварительно размеченного текста

spaCy обычно по умолчанию предполагает, что ваши данные представляют собой необработанный текст .Однако, иногда ваши данные частично аннотируются, например. с уже существующей токенизацией, теги частей речи и т. д. Наиболее распространенная ситуация, когда у вас есть предопределенная токенизация . Если у вас есть список строк, вы можете создать Объект Doc 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 из пробелов .Вы должны увидеть его отражение в doc.text и следует ли за токеном пробел.
  2. Удалить пробелов=пробелов из документа . 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 , чтобы doc.text соответствовал оригиналу ввод текста.
  импортное пространство
от простора.импорт токенов Doc

nlp = spacy.blank("en")
слова = ["Привет", ",", "мир", "!"]
пробелы = [Ложь, Истина, Ложь, Ложь]
документ = документ (nlp.vocab, слова = слова, пробелы = пробелы)
печать(док.текст)
print([(t.text, t.text_with_ws, t.whitespace_) для t в документе])
  

Список пробелов, если он предоставлен, должен быть той же длины, что и список слов. То список пробелов влияет на doc.text , span.text , token.idx , span.start_char и атрибутов span.end_char .Если вы не укажете последовательность из пробелов , spaCy будет предполагать, что за всеми словами следует пробел. Как только у вас есть Doc , вы можете записать в его атрибуты, чтобы установить теги частей речи, синтаксические зависимости, именованные сущности и другие атрибуты.

Выравнивание токенизации

Токенизация spaCy является неразрушающей и использует правила для конкретного языка оптимизирован для совместимости с аннотациями банка деревьев. Другие инструменты и ресурсы иногда может обозначать вещи по-разному — например, «Я» ["И", "'", "м"] вместо ["И", "м"] .

В подобных ситуациях часто требуется настроить токенизацию так, чтобы может объединять аннотации из разных источников вместе или брать предсказанные векторы по предварительно обученная модель BERT и применить их к токенам spaCy. SpaCy’s Выравнивание объект позволяет взаимно однозначно отображать индексы токенов в обоих направлениях, как а также принимая во внимание индексы, в которых несколько токенов выравниваются с одним единственным токен.

✏️ Что попробовать
  1. Измените заглавные буквы в одном из списков токенов – например, "Обама" до "Обама" .Вы увидите, что выравнивание нечувствительно к регистру.
  2. Изменить "подкасты" в other_tokens на "pod", "casts" . Тебе следует увидеть что теперь есть две лексемы длины 2 в y2x , одна из которых соответствует «s», а один — «подкасты».
  3. Сделать other_tokens и spacy_tokens идентичными. Вы увидите, что все жетоны теперь соответствуют 1-к-1.
  из импорта spacy.training Выравнивание

other_tokens = ["i", "слушал", "to", "obama", "'", "s", "подкасты", "."]
spacy_tokens = ["i", "слушаю", "to", "obama", "s", "подкасты", "."]
align = Alignment.from_strings(other_tokens, spacy_tokens)
print(f"a -> b, длины: {align.x2y.lengths}")
print(f"a -> b, сопоставление: {align.x2y.dataXd}")
print(f"b -> a, длины: {align.y2x.lengths}")
print(f"b -> a, сопоставления: {align.y2x.dataXd}")
  

Вот некоторые идеи из информации о выравнивании, созданной в примере выше:

  • Однозначные сопоставления для первых четырех токенов идентичны, что означает они сопоставляются друг с другом.Это имеет смысл, потому что они также идентичны в ввод: "я" , "прослушал" , "к" и "обама" .
  • Значение x2y.dataXd[6] равно 5 , что означает, что other_tokens[6] ( "подкасты" ) соответствует spacy_tokens[5] (также "подкасты" ).
  • x2y.dataXd[4] и x2y.dataXd[5] оба являются 4 , что означает, что оба токена 4 и 5 из other_tokens ( "'" и "s" ) совпадают с токеном 4 из spacy_tokens ( "с" ).
Важное примечание

Текущая реализация алгоритма выравнивания предполагает, что оба токенизации составляют одну и ту же строку. Например, вы сможете выровнять ["I", "'", "m"] и ["I", "'m"] , которые в сумме дают "I'm" , но не ["Я", "м"] и ["Я", "есть"] .

Менеджер контекста Doc.retokenize позволяет объединять и разделить токены. Все модификации токенизации хранятся и выполняются на один раз при выходе из менеджера контекста.Чтобы объединить несколько токенов в один токен, передать Span в retokenizer.merge . Ан дополнительный словарь attrs позволяет установить атрибуты, которые будут назначены объединенный токен — например, лемма, тег части речи или тип сущности. К по умолчанию объединенный токен получит те же атрибуты, что и объединенный диапазон корень.

✏️ Что стоит попробовать
  1. Проверить атрибут token.lemma_ с настройкой attrs и без нее.Вы увидите, что лемма по умолчанию имеет значение «Новая», лемма корня диапазона.
  2. Перезаписать другие атрибуты, такие как "ENT_TYPE" . Поскольку «Нью-Йорк» также признана именованной организацией, это изменение также будет отражено в документов .
  импортное пространство

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(doc[3:5], attrs={"LEMMA": "Нью-Йорк"})
print("После:", [токен.текст для токена в документе])
  
Совет: объединение сущностей и именных словосочетаний

Если вам нужно объединить именованные сущности или фрагменты существительных, воспользуйтесь встроенным merge_entities и merge_noun_chunks конвейер компоненты. При добавлении в ваш конвейер с использованием nlp.add_pipe они возьмут позаботьтесь об автоматическом объединении диапазонов.

Если атрибут в attrs является контекстно-зависимым атрибутом маркера, он будет применяться к базовому токену .Например ЛЕММА , POS или DEP применяются только к слову в контексте, поэтому они являются атрибутами токена. Если атрибут является контекстно-независимым лексическим атрибутом, он будет применяться к лежащий в основе лексема , запись в словаре. Например, LOWER или IS_STOP применяются ко всем словам с одинаковым написанием, независимо от контекст.

Примечание по объединению перекрывающихся отрезков

Если вы пытаетесь объединить перекрывающиеся отрезки, spaCy выдаст ошибку, потому что непонятно, как должен выглядеть результат.В зависимости от приложения вы можете хотите найти самый короткий или самый длинный возможный диапазон, поэтому вам решать, как отфильтровать их. Если вы ищете самый длинный непересекающийся отрезок, вы можете использовать util.filter_spans помощник:

  doc = nlp ("Я живу в Берлине, Кройцберг")
пролеты = [документ[3:5], документ[3:4], документ[4:5]]
filtered_spans = filter_spans (промежутки)
  

Разделение токенов

Метод retokenizer.split позволяет производить разделение один токен на два или более токенов.Это может быть полезно для случаев, когда Одних правил токенизации недостаточно. Например, вы можете разделить «его» в лексемы «это» и «есть» - но не притяжательное местоимение «его». Ты может написать логику на основе правил, которая может найти только правильное «свое» для разделения, но на этот раз документ Doc уже будет токенизирован.

Этот процесс разделения токена требует дополнительных настроек, потому что вам нужно укажите текст отдельных токенов, необязательные атрибуты для каждого токена и способ токены должны быть присоединены к существующему синтаксическому дереву.Это можно сделать с помощью предоставление списка из головок — либо токен для прикрепления вновь разделенного токена to или кортеж (токен, субтокен) , если должен быть присоединен вновь разделенный токен к другому подтокену. В этом случае «Новый» должен быть присоединен к «Йорку» (т. второй разделенный подтокен), а «York» должен быть присоединен к «in».

✏️ Что попробовать
  1. Назначьте субтокенам разные атрибуты и сравните результат.
  2. Поменяйте головки так, чтобы к "in" было присоединено "New", а к "York" присоединено на «Новый».
  3. Разбить токен на три токена вместо двух — например, ["Новый", "Йо", "рк"] .
  импортное пространство
от смещения 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:
    головы = [(док[3], 1), документ[2]]
    attrs = {"POS": ["PROPN", "PROPN"], "DEP": ["pobj", "compound"]}
    retokenizer.split(doc[3], ["Новый", "Йорк"], head=heads, attrs=attrs)
print("После:", [токен.текст для токена в документе])
displacy.render(док)
  

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

"New" "
Токен Описание

2

Прикрепите этот токен ко второму подтексту (индекс 1 ) что doc[3] будет разбит на, т.е.е. «Йорк».
"Йорк" doc[2] Прикрепите этот токен к doc[1] в исходном Doc “in ”, т.е.

Если вы не заботитесь о головках (например, если вы используете только токенизатор, а не парсер), вы можете прикрепить каждый субтокен к самому себе:

  doc = nlp("Я живу в NewYorkCity")
с doc.retokenize() в качестве ретокенизатора:
    heads = [(doc[3], 0), (doc[3], 1), (doc[3], 2)] ретокенизатор.split(doc[3], ["Новый", "Йорк", "Город"], головы=головы)
  
Важное примечание

При разделении токенов тексты подтокенов всегда должны соответствовать оригиналу текст токена — или, другими словами, "".join(subtokens) == token.text всегда нужен придерживаться истины. Если бы это было не так, разделение токенов могло бы легко закончиться приводя к запутанным и неожиданным результатам, которые противоречили бы spaCy. неразрушающая политика 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 пользовательских атрибутов расширения

Если вы зарегистрировали атрибуты расширения, вы можете перезаписать их во время токенизации, предоставив словарь имена атрибутов сопоставлены с новыми значениями как ключ "_" в attrs . Для при слиянии необходимо предоставить один словарь атрибутов для результирующего объединенный токен.Для разбивки необходимо предоставить список словарей с настраиваемые атрибуты, по одному на разделенный субтокен.

Важное примечание

Чтобы установить атрибуты расширения во время ретокенизации, атрибуты должны быть зарегистрировал , используя Token.set_extension метод, и они должны быть перезаписываемыми . Это означает, что они должны либо иметь значение по умолчанию, которое может быть перезаписано, или геттер и сеттер . Метод расширения или расширения только с геттером вычисляются динамически, поэтому их значения не могут быть перезаписаны.Для получения более подробной информации см. документы атрибута расширения.

✏️ Что попробовать
  1. Добавьте еще одно пользовательское расширение – например, "music_style" ? - и перезаписать.
  2. Измените атрибут расширения, чтобы использовать только функцию получения . Вам следует видите, что spaCy выдает ошибку, потому что атрибут недоступен для записи больше.
  3. Перепишите код для разделения токена с помощью retokenizer.split . Помните, что вам необходимо предоставить список значений атрибутов расширения как "_" свойство, по одному для каждого разделенного субтокена.
  импортное пространство
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(doc[2:4], attrs={"_": {"is_musician": True}})
print("После:", [(token.text, token._.is_musician) для токена в документе])
  

Предложения объекта Doc доступны через Doc.отправляет имущество. Чтобы просмотреть предложения Doc , вы можете просмотреть Doc.sents , a генератор, который дает Span объектов. Вы можете проверить, соответствует ли Doc имеет границы предложения, называя Doc.has_annotation с именем атрибута "SENT_START" .

  импортное пространство

nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
doc = nlp("Это предложение. Это другое предложение.")
утверждать doc.has_annotation("SENT_START")
для отправки в док.отправляет:
    печать (отправленный.текст)
  

spaCy предоставляет четыре варианта сегментации предложений:

  1. Парсер зависимостей: статистический DependencyParser обеспечивает наиболее точную границы предложений, основанные на анализе полных зависимостей.
  2. Сегментатор статистических предложений: статистический SentenceRecognizer проще и быстрее альтернатива синтаксическому анализатору, который только устанавливает границы предложений.
  3. Компонент конвейера на основе правил: Sentencizer устанавливает границы предложений, используя настраиваемый список знаков препинания в конце предложения.
  4. Пользовательская функция: ваша собственная пользовательская функция добавлена ​​в конвейер обработки может устанавливать границы предложения, записывая в Токен.is_sent_start .

По умолчанию: Использование анализа зависимостей Требует модели

В отличие от других библиотек, spaCy использует анализ зависимостей для определения предложения границы. Обычно это наиболее точный подход, но он требует обученный конвейер , обеспечивающий точные прогнозы. Если ваши тексты ближе к новостям общего назначения или веб-тексту, это должно хорошо работать из коробки с обученными пайплайнами, предоставленными spaCy.Для социальных сетей или разговорного текста которые не следуют тем же правилам, ваше приложение может извлечь выгоду из пользовательского обученный или основанный на правилах компонент.

  импортное пространство

nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
doc = nlp("Это предложение. Это другое предложение.")
для отправленных в doc.sents:
    печать (отправленный.текст)
  

Парсер зависимостей spaCy учитывает уже установленные границы, поэтому вы можете выполнять предварительную обработку ваш Doc с использованием пользовательских компонентов до его анализа.В зависимости от вашего текста, это также может повысить точность синтаксического анализа, поскольку синтаксический анализатор ограничен предсказанием анализирует в соответствии с границами предложения.

Статистический сегментатор предложений v3.0 Модель потребностей

SentenceRecognizer представляет собой простой статистический компонент, который только обеспечивает границы предложения. Наряду с тем, что он быстрее и меньше парсера, его основное преимущество в том, что его легче обучать потому что для этого требуются только аннотированные границы предложений, а не полные разбор зависимостей.Обученные пайплайны spaCy включают в себя парсер и обученный сегментатор предложений, который отключен по умолчанию. Если вам нужно только границ предложения и без синтаксического анализатора, вы можете использовать исключить или отключить аргумент spacy.load для загрузки конвейера без синтаксического анализатора, а затем явно включить распознаватель предложений с помощью нлп.enable_pipe .

отправитель
против синтаксического анализатора

Отзыв для отправителя обычно немного ниже, чем для синтаксического анализатора, который лучше предсказывает границы предложения, когда пунктуация не настоящее время.

  импортное пространство

nlp = spacy.load("en_core_web_sm", exclude=["парсер"])
nlp.enable_pipe ("отправитель")
doc = nlp("Это предложение. Это другое предложение.")
для отправленных в doc.sents:
    печать (отправленный.текст)
  

Компонент конвейера на основе правил

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

  импортное пространство
импорт английского языка из spacy.lang.en

нлп = английский ()
nlp.add_pipe ("сентенситор")
doc = nlp("Это предложение. Это другое предложение.")
для отправленных в doc.sents:
    печать (отправленный.текст)
  

Пользовательская стратегия на основе правил

Если вы хотите реализовать собственную стратегию, отличную от стратегии по умолчанию основанный на правилах подход к разбиению на предложения, вы также можете создать настраиваемый компонент конвейера, который принимает объект Doc и устанавливает токен .атрибут is_sent_start на каждом индивидуальный токен. Если установлено значение False , токен явно помечается как , а не . начало предложения. Если установлено значение Нет (по умолчанию), оно рассматривается как отсутствующее значение. и все еще может быть перезаписан синтаксическим анализатором.

Важное примечание

Во избежание несогласованного состояния можно установить границы только перед документом. анализируется (и doc.has_annotation("DEP") равно False ). Чтобы убедиться, что 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, реализующего правило предварительной обработки для разбиение на "..." токенов. Компонент добавляется перед парсером, т.е. затем используется для дальнейшего сегментирования текста. Это возможно, потому что is_sent_start только для некоторых токенов установлено значение True — все остальные по-прежнему указывают None для неустановленных границ предложения. Этот подход может быть полезен, если вы хотите внедрить дополнительных правил, специфичных для ваших данных, при этом сохраняя возможность воспользоваться сегментацией предложений на основе зависимостей.

  из импорта spacy.language Язык
импортировать просторный

text = "это предложение...привет...и еще одно предложение."

nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
документ = нлп (текст)
print("До:", [sent.text для отправленных в doc.sents])

@Language.component("set_custom_boundaries")
определение set_custom_boundaries (док):
    для токена в документе [:-1]:
        если токен.текст == "...":
            документ[токен.i + 1].is_sent_start = Истина
    вернуть документ

nlp.add_pipe («set_custom_boundaries», перед = «парсер»)
документ = нлп (текст)
print("После:", [отправлено.текст для отправки в doc.sents])
  

AttributeRuler управляет сопоставлениями на основе правил и исключения для всех атрибутов уровня токена. По количеству компоненты конвейера выросли с spaCy v2 до v3, обработка правил и исключений в каждом компоненте по отдельности стала непрактично, поэтому AttributeRuler представляет собой единый компонент с унифицированным формат шаблона для всех сопоставлений и исключений атрибутов токена.

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

  • предоставлять исключения для любых атрибутов токена
  • отображать детализированные теги статистические морфологизаторы (замена v2.x tag_map в языковые данные)
  • токен карты форма поверхности + мелкозернистые теги от до морфологические особенности (заменив v2.x morph_rules в языковых данных)
  • указать теги для пробельных токенов (заменив жестко запрограммированное поведение в tagger)

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

  импортное пространство

nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")
text = "Я видел выступление The Who. Кого ты видел?"
doc1 = нлп (текст)
печать (документ1[2].tag_, doc1[2].pos_)
печать (doc1[3].tag_, doc1[3].pos_)


линейка = nlp.get_pipe("attribute_ruler")

Patterns = [[{"LOWER": "the"}, {"TEXT": "Who"}]]

attrs = {"TAG": "NNP", "POS": "PROPN"}

правитель.добавить (шаблоны = шаблоны, attrs = attrs, индекс = 0)
правитель.добавить (шаблоны = шаблоны, attrs = attrs, индекс = 1)

документ2 = нлп (текст)
печать (doc2[2].tag_, doc2[2].pos_)
печать (doc2[3].tag_, doc2[3].pos_)

печать (doc2[5].tag_, doc2[5].pos_)
  
Миграция с spaCy v2.x

AttributeRuler может импортировать карту тегов и преобразование правила в v2.x через его встроенные методы или когда компонент инициализируется перед тренировкой. См. 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 по такому алгоритму word2vec и обычно выглядят так:

  
банан.вектор
массив([2.02280000e-01, -7.66180009e-02, 3.70319992e-01, 3.28450017э-02,-4.19569999э-01, 7.20689967э-02, -3.74760002э-01, 5.74599989э-02, -1.24009997э-02, 5.29489994э-01, -5.23800015э-01, -1.97710007э-01, -3.41470003э-01, 5.33169985э-01, -2.53309999э-02, 1.73800007э-01, 1.67720005э-01, 8.39839995э-01, 5.51070012э-02, 1.05470002э-01, 3.78719985э-01, 2.42750004э-01, 1.47449998э-02, 5.59509993э-01, 1.25210002э-01, -6.75960004э-01, 3.58420014э-01, 3.66849989э-01, 2.52470002э-03, -6.40089989э-01, -2.97650009э-01, 7.89430022э-01, 3.31680000э-01, -1.19659996e+00, -4.71559986e-02, 5.31750023e-01], dtype=float32)
Важное примечание

Чтобы сделать их компактными и быстрыми, небольшие пакеты пайплайнов spaCy (все пакеты, которые заканчиваются на sm ) не поставляются с векторами слов и включают только контекстно-зависимые тензоры . Это означает, что вы все еще можете использовать подобие () методы сравнения документов, спанов и токенов — но результат будет не таким хорошо, и отдельные токены не будут иметь назначенных векторов.Итак, чтобы использовать реальных словесных векторов, вам нужно загрузить больший пакет конвейера:

  - python -m spacy скачать en_core_web_sm
+ python -m spacy скачать en_core_web_lg
  

Пакеты пайплайнов, которые поставляются со встроенными векторами слов, делают их доступными как атрибут Token.vector . Doc.vector 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.

  импортное пространство

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 : Имеет ли токен векторное представление?
  • Норма вектора : Норма L2 вектора токена (квадратный корень из сумма квадратов значений)
  • OOV : Out-of-vocabulary

Слова «собака», «кошка» и «банан» довольно распространены в английском языке, поэтому они часть словаря пайплайна и идут с вектором.Слово «afskfsd» на другая рука встречается гораздо реже и не входит в словарный запас, поэтому ее вектор представление состоит из 300 измерений 0 , что означает, что это практически несуществующий. Если ваше приложение выиграет от большого словаря с больше векторов, вам следует рассмотреть возможность использования одного из более крупных пакетов пайплайна или загрузка в полный векторный пакет, например, en_core_web_lg , включая 685 тыс. уникальных векторы .

spaCy может сравнить два объекта и сделать прогноз насколько они похожи они .Прогнозирование сходства полезно для построения рекомендательных систем. или пометка дубликатов. Например, вы можете предложить пользовательский контент, аналогично тому, что они сейчас просматривают, или пометить заявку в службу поддержки как дублировать, если он очень похож на уже существующий.

Каждый Doc , Span , Token и Лексема поставляется с .similarity метод, позволяющий сравнить его с другим объектом и определить сходство.Конечно, сходство всегда субъективно – будь то два слова, промежутки или документы похожи, действительно зависит от того, как вы на это смотрите. spaCy’s реализация подобия обычно предполагает довольно общее определение сходство.

📝 Что попробовать
  1. Сравните два разных жетона и попытайтесь найти два самых непохожих токены в текстах с наименьшим показателем сходства (по векторы).
  2. Сравните сходство двух объектов лексемы , записи в словарь.Вы можете получить лексему через атрибут .lex токена. Вы должны увидеть, что результаты подобия идентичны токену сходство.
  импортное пространство

nlp = spacy.load ("en_core_web_md")
doc1 = nlp("Я люблю соленый картофель фри и гамбургеры")
doc2 = nlp("Фаст-фуд очень вкусный.")


печать (doc1, "<->", doc2, doc1.similarity (doc2))

french_fries = doc1[2:4]
гамбургеры = doc1[5]
print(french_fries, "<->", burgers, french_fries.similarity(burgers))
  

Чего ожидать от результатов сходства

Вычисление показателей сходства может быть полезным во многих ситуациях, но также важно поддерживать реалистичные ожидания относительно того, какую информацию он может предоставлять.Слова могут быть связаны друг с другом по-разному, поэтому одно Оценка «сходства» всегда будет 90 451 смесью различных сигналов 90 452 и векторов. обучение на разных данных может дать очень разные результаты, которые могут не полезно для вашей цели. Вот несколько важных соображений, о которых следует помнить:

  • Не существует объективного определения сходства. Будь то «я люблю бургеры» и «я как паста» похож на зависит от вашего приложения . Оба говорят о еде предпочтения, что делает их очень похожими, но если вы анализируете упоминания еды, эти предложения довольно непохожи, потому что они говорят об очень разные продукты.
  • Сходство Doc и Span объектов по умолчанию к среднему токен-векторов. Это означает, что вектор для «быстрого еда» — это среднее значение векторов «быстро» и «еда», которое не обязательно представитель фразы «фаст-фуд».
  • Усреднение вектора означает, что вектор нескольких токенов нечувствителен к порядок слов. Два документа, выражающие одно и то же значение с разнородная формулировка вернет более низкую оценку сходства, чем два документа. которые содержат одни и те же слова, но выражают разные значения.
💡Совет: проверьте sense2vec

sense2vec — это библиотека, разработанная нас, который строится на основе spaCy и позволяет вам обучать и запрашивать более интересные и подробные векторы слов. Он сочетает в себе существительные, такие как «фаст-фуд» или «честная игра». и включает в себя теги частей речи и метки сущностей. Библиотека также включает рецепты аннотаций для нашего инструмента аннотаций Prodigy которые позволяют вам оценивать векторы и создавать списки терминов. Больше подробностей, загляните в наш блог.К изучить семантическое сходство во всех комментариях Reddit за 2015 и 2019 годы, см. интерактивную демонстрацию.

Добавление векторов слов

Пользовательские векторы слов можно обучать с использованием ряда библиотек с открытым исходным кодом, таких как как Gensim, FastText, или оригинал Томаса Миколова Реализация Word2vec. Большинство векторные библиотеки 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 места место на диске.Самый простой способ сделать это - векторы инициализации утилита командной строки. Это выведет пустой конвейер spaCy в каталоге /tmp/la_vectors_wiki_lg , что дает вам доступ к некоторым хорошим 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("Цецилий est in horto")
doc2 = nlp_latin ("servus est in atrio")
документ1.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¶

Класс Vectors позволяет сопоставить несколько ключей с одним и тем же строка таблицы. Если вы используете spacy init vectors команда для создания словаря, обрезка векторов будет выполнена автоматически, если вы установите --prune флаг.Вы также можете сделать это вручную, выполнив следующие шаги:

  1. Начните с пакета векторов из слова , который охватывает огромный словарный запас. Для Например, пакет en_core_web_lg предоставляет 300-мерные векторы GloVe для 685 тысяч терминов английского языка.
  2. Если в вашем словаре установлены значения атрибута Lexeme.prob , лексемы будут отсортированы по убыванию вероятности, чтобы определить, какие векторы подрезать. В противном случае лексемы будут отсортированы по порядку в словаре .
  3. Звонок Vocab.prune_vectors с номером векторы, которые вы хотите сохранить.
  nlp = spacy.load ("en_core_web_lg")
n_vectors = 105000
удаленные_слова = nlp.vocab.prune_vectors (n_vectors)

утверждать len(nlp.vocab.vectors) <= n_vectors
утверждать nlp.vocab.vectors.n_keys > n_vectors
  

Vocab.prune_vectors уменьшает текущий вектор таблицу с заданным количеством уникальных записей и возвращает словарь, содержащий удаленные слова, сопоставленные с (строка, оценка) кортежей, где строка — это запись, с которой было сопоставлено удаленное слово, и баллов баллов сходства между два слова.

  
Удаленные слова
{ «Берег»: («берег», 0,732257), «Осторожно»: («Осторожно», 0,4
), "безысходность": ("печаль", 0,742366), «Непрерывный»: («непрерывный», 0,732549), «Потрошенный»: («труп», 0,499432), "биостатистик": ("ученый", 0,339724), "где-то": ("где-то", 0,402736), "наблюдаю": ("наблюдаю", 0,823096), «Уходя»: («уходя», 1,0), }

В приведенном выше примере вектор «Берег» был удален и переназначен на вектор «побережья», который считается примерно на 73% похожим.«Уход» был переназначен на вектор «ухода», который идентичен. Если вы используете команда init vectors , вы можете установить --prune возможность легко уменьшить размер векторов при добавлении их в spaCy конвейер:

  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 сопоставляются с ближайшим вектором среди сохранившихся.

Добавление векторов по отдельности

Атрибут вектора представляет собой массив numpy или cupy только для чтения (в зависимости от независимо от того, настроили ли вы spaCy для использования памяти графического процессора), с dtype float32 . То массив доступен только для чтения, так что spaCy может избежать ненужных операций копирования, где возможно. Вы можете изменить векторы с помощью Vocab или Векторы таблица. С использованием Метод Vocab.set_vector часто является самым простым подходом если у вас есть векторы в произвольном формате, как вы можете прочитать в векторах с свою собственную логику и просто установите их с помощью простого цикла.Этот метод, вероятно, быть медленнее, чем подходы, которые работают сразу со всей таблицей векторов, но это отличный подход для одноразовых преобразований, прежде чем вы сохраните свой 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,)) } словарный запас = словарный запас () для слова, вектор в vector_data.Предметы(): vocab.set_vector(слово, вектор)

Все языки разные — и обычно полны исключений и специальных падежи , особенно среди наиболее распространенных слов. Некоторые из этих исключений общие для разных языков, в то время как другие полностью специфичны — обычно так что они должны быть жестко запрограммированы. То Модуль lang содержит все данные для конкретного языка, организованы в простые файлы Python. Это упрощает обновление и расширение данных.

Данные общего языка в корне каталога включают правила, которые можно обобщены для разных языков — например, правила для основных знаков препинания, эмодзи, смайлики и однобуквенные сокращения. Индивидуальные языковые данные в подмодуль содержит правила, которые относятся только к конкретному языку. Это также позаботится о сборке всех компонентов и создании Подкласс языка — например, английский или немецкий .То значения определены в Language.Defaults .

  из spacy.lang.en импорт английский
импорт немецкого языка с сайта spacy.lang.de

nlp_en = английский()
nlp_de = немецкий()
  
Имя Описание
STOP SELT
STOP_WORDS.PY
Список наиболее распространенных слов языка, которые часто полезны для фильтрации, например «и» или "Я". Соответствующие токены вернут True для is_stop .
Исключения токенизатора
tokenizer_exceptions.py
Особые правила для токенизатора, например, сокращения типа «не могу» и аббревиатуры со знаками препинания, например «Великобритания».
Правила пунктуации
punctuation.py
Регулярные выражения для разделения токенов, например. на знаки препинания или специальные символы, такие как смайлики. 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 специфические для языка слова, такие как «десять» или «сотня».
Итераторы синтаксиса
Syntax_iterators.py
Функции, вычисляющие представления объекта Doc на основе его синтаксиса.На данный момент используется только для фрагментов существительных.
Lemmatizer
lemmatizer.py spacy-lookups-data
Пользовательская реализация лемматизатора и таблицы лемматизации.

Создание пользовательского языкового подкласса

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

  из spacy.lang.en импорт английский

класс CustomEnglishDefaults (English.Defaults):
    stop_words = set(["Пользовательский", "Стоп"])

класс CustomEnglish (английский):
    язык = "custom_en"
    По умолчанию = CustomEnglishDefaults

nlp1 = английский()
nlp2 = Пользовательский английский ()

печать (nlp1.lang, [token.is_stop для токена в nlp1 ("пользовательская остановка")])
print(nlp2.lang, [token.is_stop для токена в nlp2("пользовательская остановка")])
  

Декоратор @spacy.registry.languages ​​ позволяет зарегистрируйте собственный языковой класс и назначьте ему строковое имя. Это означает, что вы можете позвонить по номеру spacy.blank с вашим пользовательским имя языка и даже обучать конвейеры с его помощью и ссылаться на него в своих тренировочный конфиг.

Использование конфигурации

После регистрации пользовательского языкового класса с использованием реестра языков , вы можете обратиться к нему в своей тренировочной конфигурации.Этот означает, что spaCy будет обучать ваш конвейер, используя пользовательский подкласс.

  [нлп]
язык = "custom_en"
  

Чтобы преобразовать "custom_en" в ваш подкласс, зарегистрированная функция должен быть доступен во время обучения. Вы можете загрузить файл Python, содержащий код, использующий аргумент --code :

  python -m spacy train config.cfg --code code.py  
  
Регистрация пользовательского языка
import spacy от простора.lang.en импорт английский класс CustomEnglishDefaults (English.Defaults): stop_words = set(["Пользовательский", "Стоп"]) @spacy.registry.languages("custom_en")class CustomEnglish(английский): язык = "custom_en" По умолчанию = CustomEnglishDefaults nlp = spacy.blank("custom_en")

Анализ сущностей  | Облачный API естественного языка  | Google Cloud

Entity Analysis проверяет данный текст на наличие известных сущностей (собственных существительных например, общественные деятели, достопримечательности и т. д.), и возвращает информацию о них. сущности.Анализ сущностей выполняется с помощью метода analysisEntities . Для информацию о типах сущностей, которые идентифицирует Natural Language, см. документацию сущности. Для информация о том, какие языки поддерживаются Natural Language API, см. Языковая поддержка.

В этом разделе демонстрируется несколько способов обнаружения объектов в документе. На каждый документ необходимо подать отдельный запрос.

Вот пример выполнения анализа сущностей текстовой строки, отправленной напрямую к API естественного языка:

Протокол

Для анализа сущностей в документе отправьте запрос POST в документов: анализировать сущности REST метод и предоставить соответствующее тело запроса, как показано в следующем примере.

В примере используется токен доступа к печати по умолчанию приложения gcloud auth команда для получения маркера доступа для учетной записи службы, настроенной для проект с использованием Google Cloud Platform gcloud CLI. Инструкции по установке gcloud CLI см. настройка проекта с сервисным аккаунтом см. Быстрый старт.

завиток -X ПОСТ \
     -H "Авторизация: носитель" $(gcloud auth application-print-access-token по умолчанию) \
     -H "Тип содержимого: приложение/json; кодировка = utf-8" \
     --данные "{
  'Тип_кодирования': 'UTF8',
  'документ': {
    'тип': 'PLAIN_TEXT',
    «content»: «Президент Трамп будет говорить из Белого дома, расположенного
  в 1600 Pennsylvania Ave NW, Вашингтон, округ Колумбия, 7 октября.'
  }
}" "https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeEntities"
 

Если вы не укажете document.language , язык будет выбран автоматически. обнаружено. Для получения информации о том, какие языки поддерживаются Natural Language API, см. см. Языковая поддержка. См. документ . справочная документация для получения дополнительной информации о настройке запроса тело.

Если запрос выполнен успешно, сервер возвращает код состояния HTTP 200 OK и ответ в формате JSON:

{
  "сущности": [
    {
      "имя": "Трамп",
      "тип": "ЧЕЛОВЕК",
      "метаданные": {
        "середина": "/m/0cqt90",
        "wikipedia_url": "https://ru.wikipedia.org/wiki/Дональд_Трамп"
      },
      «заметность»: 0,7
3, "упоминает": [ { "текст": { "content": "Трамп", "начало смещения": 10 }, "тип": "ПРАВИЛЬНЫЙ" }, { "текст": { "content": "Президент", "начало смещения": 0 }, "тип": "ОБЩИЙ" } ] }, { "имя": "Белый дом", "тип": "МЕСТО", "метаданные": { "середина": "/м/081кв", "wikipedia_url": "https://ru.wikipedia.org/wiki/Белый_Дом" }, «заметность»: 0,0

33, "упоминает": [ { "текст": { "content": "Белый дом", "начало смещения": 36 }, "тип": "ПРАВИЛЬНЫЙ" } ] }, { "name": "Пенсильвания-авеню, северо-запад", "тип": "МЕСТО", "метаданные": { "середина": "/g/1tgb87cq" }, «заметность»: 0,085507184, "упоминает": [ { "текст": { "content": "Пенсильвания-авеню, северо-запад", "начало смещения": 65 }, "тип": "ПРАВИЛЬНЫЙ" } ] }, { "name": "Вашингтон, округ Колумбия", "тип": "МЕСТО", "метаданные": { "середина": "/m/0rh6k", "wikipedia_url": "https://ru.wikipedia.org/wiki/Вашингтон, округ Колумбия». }, "заметность": 0,0268, "упоминает": [ { "текст": { "content": "Вашингтон, округ Колумбия", "начало смещения": 86 }, "тип": "ПРАВИЛЬНЫЙ" } ] } { "name": "1600 Pennsylvania Ave NW, Вашингтон, округ Колумбия", "тип": "АДРЕС", "метаданные": { "страна": "США", «подместность»: «Форт Лесли Дж. Макнейр», "населенный пункт": "Вашингтон", "street_name": "Пенсильвания-авеню, северо-запад", "broad_region": "Округ Колумбия", "narrow_region": "Округ Колумбия", "номер_улицы": "1600" }, "заметность": 0, "упоминает": [ { "текст": { "content": "1600 Pennsylvania Ave NW, Вашингтон, округ Колумбия", "начало смещения": 60 }, "тип": "TYPE_UNKNOWN" } ] } } { "имя": "1600", "тип": "ЧИСЛО", "метаданные": { "значение": "1600" }, "заметность": 0, "упоминает": [ { "текст": { "контент": "1600", "начало смещения": 60 }, "тип": "TYPE_UNKNOWN" } ] }, { "имя": "7 октября", "тип": "ДАТА", "метаданные": { "день": "7", "месяц": "10" }, "заметность": 0, "упоминает": [ { "текст": { "content": "7 октября", "начало смещения": 105 }, "тип": "TYPE_UNKNOWN" } ] } { "имя": "7", "тип": "ЧИСЛО", "метаданные": { "значение": "7" }, "заметность": 0, "упоминает": [ { "текст": { "содержание": "7", "начало смещения": 113 }, "тип": "TYPE_UNKNOWN" } ] } ], "язык": "ан" }

Массив объектов содержит объект объекты, представляющие обнаруженные сущности, которые включают такую ​​информацию, как имя и тип сущности.

gcloud

Обратитесь к объектам анализа команду для получения полной информации.

Для выполнения анализа объектов используйте интерфейс командной строки gcloud и используйте флаг --content , чтобы определить контент для анализа:

gcloud ml language analysis-entities --content="Президент Трамп будет говорить из Белого дома, расположенного
  по адресу 1600 Pennsylvania Ave NW, Вашингтон, округ Колумбия, 7 октября».
 

Если запрос выполнен успешно, сервер возвращает ответ в формате JSON:

{
  "сущности": [
    {
      "имя": "Трамп",
      "тип": "ЧЕЛОВЕК",
      "метаданные": {
        "середина": "/m/0cqt90",
        "wikipedia_url": "https://ru.wikipedia.org/wiki/Дональд_Трамп"
      },
      «заметность»: 0,7
3, "упоминает": [ { "текст": { "content": "Трамп", "начало смещения": 10 }, "тип": "ПРАВИЛЬНЫЙ" }, { "текст": { "content": "Президент", "начало смещения": 0 }, "тип": "ОБЩИЙ" } ] }, { "имя": "Белый дом", "тип": "МЕСТО", "метаданные": { "середина": "/м/081кв", "wikipedia_url": "https://ru.wikipedia.org/wiki/Белый_Дом" }, «заметность»: 0,0

33, "упоминает": [ { "текст": { "content": "Белый дом", "начало смещения": 36 }, "тип": "ПРАВИЛЬНЫЙ" } ] }, { "name": "Пенсильвания-авеню, северо-запад", "тип": "МЕСТО", "метаданные": { "середина": "/g/1tgb87cq" }, «заметность»: 0,085507184, "упоминает": [ { "текст": { "content": "Пенсильвания-авеню, северо-запад", "начало смещения": 65 }, "тип": "ПРАВИЛЬНЫЙ" } ] }, { "name": "Вашингтон, округ Колумбия", "тип": "МЕСТО", "метаданные": { "середина": "/m/0rh6k", "wikipedia_url": "https://ru.wikipedia.org/wiki/Вашингтон, округ Колумбия». }, "заметность": 0,0268, "упоминает": [ { "текст": { "content": "Вашингтон, округ Колумбия", "начало смещения": 86 }, "тип": "ПРАВИЛЬНЫЙ" } ] } { "name": "1600 Pennsylvania Ave NW, Вашингтон, округ Колумбия", "тип": "АДРЕС", "метаданные": { "страна": "США", «подместность»: «Форт Лесли Дж. Макнейр», "населенный пункт": "Вашингтон", "street_name": "Пенсильвания-авеню, северо-запад", "broad_region": "Округ Колумбия", "narrow_region": "Округ Колумбия", "номер_улицы": "1600" }, "заметность": 0, "упоминает": [ { "текст": { "content": "1600 Pennsylvania Ave NW, Вашингтон, округ Колумбия", "начало смещения": 60 }, "тип": "TYPE_UNKNOWN" } ] } } { "имя": "1600", "тип": "ЧИСЛО", "метаданные": { "значение": "1600" }, "заметность": 0, "упоминает": [ { "текст": { "контент": "1600", "начало смещения": 60 }, "тип": "TYPE_UNKNOWN" } ] }, { "имя": "7 октября", "тип": "ДАТА", "метаданные": { "день": "7", "месяц": "10" }, "заметность": 0, "упоминает": [ { "текст": { "content": "7 октября", "начало смещения": 105 }, "тип": "TYPE_UNKNOWN" } ] } { "имя": "7", "тип": "ЧИСЛО", "метаданные": { "значение": "7" }, "заметность": 0, "упоминает": [ { "текст": { "содержание": "7", "начало смещения": 113 }, "тип": "TYPE_UNKNOWN" } ] } ], "язык": "ан" }

Массив объектов содержит объект объекты, представляющие обнаруженные сущности, которые включают такую ​​информацию, как имя и тип сущности.

Перейти

Ява

Node.js

Питон

Дополнительные языки

С# : Пожалуйста, следуйте Инструкции по настройке С# на странице клиентских библиотек а затем посетить Справочная документация по естественному языку для .СЕТЬ.

PHP : Пожалуйста, следуйте Инструкции по настройке PHP на странице клиентских библиотек а затем посетить Справочная документация по естественному языку для PHP.

Рубин : Пожалуйста, следуйте Инструкции по установке Ruby на странице клиентских библиотек а затем посетить Справочная документация по естественному языку для Ruby.

Для вашего удобства API естественного языка может выполнять анализ непосредственно в файле, расположенном в облачном хранилище, без необходимости для отправки содержимого файла в теле вашего запроса.

Вот пример выполнения анализа сущностей в файле, расположенном в облаке. Место хранения.

Протокол

Чтобы проанализировать объекты из документа, хранящегося в облачном хранилище, сделать запрос POST на документов: анализировать сущности REST метод и предоставить соответствующее тело запроса с путем к документу как показано в следующем примере.

завиток -X ПОСТ \
     -H "Авторизация: носитель" $(gcloud auth application-print-access-token по умолчанию) \
     -H "Тип содержимого: приложение/json; кодировка = utf-8" \
     --данные "{
  'документ':{
    'тип': 'PLAIN_TEXT',
    'gcsContentUri':'gs://  <имя-бакета>  /  <имя-объекта>  '
  }
}" "https://язык.googleapis.com/v1/documents:analyzeEntities"
 

Если вы не укажете document.language , язык будет выбран автоматически. обнаружено. Для получения информации о том, какие языки поддерживаются Natural Language API, см. см. Языковая поддержка. См. документ . справочная документация для получения дополнительной информации о настройке тела запроса.

Если запрос выполнен успешно, сервер возвращает код состояния HTTP 200 OK и ответ в формате JSON:

{
  "сущности": [
    {
      "имя": "Трамп",
      "тип": "ЧЕЛОВЕК",
      "метаданные": {
        "середина": "/m/0cqt90",
        "wikipedia_url": "https://ru.wikipedia.org/wiki/Дональд_Трамп"
      },
      «заметность»: 0,7
3, "упоминает": [ { "текст": { "content": "Трамп", "начало смещения": 10 }, "тип": "ПРАВИЛЬНЫЙ" }, { "текст": { "content": "Президент", "начало смещения": 0 }, "тип": "ОБЩИЙ" } ] }, { "имя": "Белый дом", "тип": "МЕСТО", "метаданные": { "середина": "/м/081кв", "wikipedia_url": "https://ru.wikipedia.org/wiki/Белый_Дом" }, «заметность»: 0,0

33, "упоминает": [ { "текст": { "content": "Белый дом", "начало смещения": 36 }, "тип": "ПРАВИЛЬНЫЙ" } ] }, { "name": "Пенсильвания-авеню, северо-запад", "тип": "МЕСТО", "метаданные": { "середина": "/g/1tgb87cq" }, «заметность»: 0,085507184, "упоминает": [ { "текст": { "content": "Пенсильвания-авеню, северо-запад", "начало смещения": 65 }, "тип": "ПРАВИЛЬНЫЙ" } ] }, { "name": "Вашингтон, округ Колумбия", "тип": "МЕСТО", "метаданные": { "середина": "/m/0rh6k", "wikipedia_url": "https://ru.wikipedia.org/wiki/Вашингтон, округ Колумбия». }, "заметность": 0,0268, "упоминает": [ { "текст": { "content": "Вашингтон, округ Колумбия", "начало смещения": 86 }, "тип": "ПРАВИЛЬНЫЙ" } ] } { "name": "1600 Pennsylvania Ave NW, Вашингтон, округ Колумбия", "тип": "АДРЕС", "метаданные": { "страна": "США", «подместность»: «Форт Лесли Дж. Макнейр», "населенный пункт": "Вашингтон", "street_name": "Пенсильвания-авеню, северо-запад", "broad_region": "Округ Колумбия", "narrow_region": "Округ Колумбия", "номер_улицы": "1600" }, "заметность": 0, "упоминает": [ { "текст": { "content": "1600 Pennsylvania Ave NW, Вашингтон, округ Колумбия", "начало смещения": 60 }, "тип": "TYPE_UNKNOWN" } ] } } { "имя": "1600", "тип": "ЧИСЛО", "метаданные": { "значение": "1600" }, "заметность": 0, "упоминает": [ { "текст": { "контент": "1600", "начало смещения": 60 }, "тип": "TYPE_UNKNOWN" } ] }, { "имя": "7 октября", "тип": "ДАТА", "метаданные": { "день": "7", "месяц": "10" }, "заметность": 0, "упоминает": [ { "текст": { "content": "7 октября", "начало смещения": 105 }, "тип": "TYPE_UNKNOWN" } ] } { "имя": "7", "тип": "ЧИСЛО", "метаданные": { "значение": "7" }, "заметность": 0, "упоминает": [ { "текст": { "содержание": "7", "начало смещения": 113 }, "тип": "TYPE_UNKNOWN" } ] } ], "язык": "ан" }

Массив объектов содержит объект объекты, представляющие обнаруженные сущности, которые включают такую ​​информацию, как имя и тип сущности.

gcloud

Обратитесь к объектам анализа команду для получения полной информации.

Чтобы выполнить анализ объектов в файле в облачном хранилище, используйте gcloud инструмент командной строки и используйте флаг --content-file для идентификации файла путь, содержащий содержимое для анализа:

gcloud ml language analysis-entities --content-file=gs://  YOUR_BUCKET_NAME  /  YOUR_FILE_NAME 
 

Если запрос выполнен успешно, сервер возвращает ответ в формате JSON:

{
  "сущности": [
    {
      "имя": "Трамп",
      "тип": "ЧЕЛОВЕК",
      "метаданные": {
        "середина": "/m/0cqt90",
        "wikipedia_url": "https://ru.wikipedia.org/wiki/Дональд_Трамп"
      },
      «заметность»: 0,7
3, "упоминает": [ { "текст": { "content": "Трамп", "начало смещения": 10 }, "тип": "ПРАВИЛЬНЫЙ" }, { "текст": { "content": "Президент", "начало смещения": 0 }, "тип": "ОБЩИЙ" } ] }, { "имя": "Белый дом", "тип": "МЕСТО", "метаданные": { "середина": "/м/081кв", "wikipedia_url": "https://ru.wikipedia.org/wiki/Белый_Дом" }, «заметность»: 0,0

33, "упоминает": [ { "текст": { "content": "Белый дом", "начало смещения": 36 }, "тип": "ПРАВИЛЬНЫЙ" } ] }, { "name": "Пенсильвания-авеню, северо-запад", "тип": "МЕСТО", "метаданные": { "середина": "/g/1tgb87cq" }, «заметность»: 0,085507184, "упоминает": [ { "текст": { "content": "Пенсильвания-авеню, северо-запад", "начало смещения": 65 }, "тип": "ПРАВИЛЬНЫЙ" } ] }, { "name": "Вашингтон, округ Колумбия", "тип": "МЕСТО", "метаданные": { "середина": "/m/0rh6k", "wikipedia_url": "https://ru.wikipedia.org/wiki/Вашингтон, округ Колумбия». }, "заметность": 0,0268, "упоминает": [ { "текст": { "content": "Вашингтон, округ Колумбия", "начало смещения": 86 }, "тип": "ПРАВИЛЬНЫЙ" } ] } { "name": "1600 Pennsylvania Ave NW, Вашингтон, округ Колумбия", "тип": "АДРЕС", "метаданные": { "страна": "США", «подместность»: «Форт Лесли Дж. Макнейр», "населенный пункт": "Вашингтон", "street_name": "Пенсильвания-авеню, северо-запад", "broad_region": "Округ Колумбия", "narrow_region": "Округ Колумбия", "номер_улицы": "1600" }, "заметность": 0, "упоминает": [ { "текст": { "content": "1600 Pennsylvania Ave NW, Вашингтон, округ Колумбия", "начало смещения": 60 }, "тип": "TYPE_UNKNOWN" } ] } } { "имя": "1600", "тип": "ЧИСЛО", "метаданные": { "значение": "1600" }, "заметность": 0, "упоминает": [ { "текст": { "контент": "1600", "начало смещения": 60 }, "тип": "TYPE_UNKNOWN" } ] }, { "имя": "7 октября", "тип": "ДАТА", "метаданные": { "день": "7", "месяц": "10" }, "заметность": 0, "упоминает": [ { "текст": { "content": "7 октября", "начало смещения": 105 }, "тип": "TYPE_UNKNOWN" } ] } { "имя": "7", "тип": "ЧИСЛО", "метаданные": { "значение": "7" }, "заметность": 0, "упоминает": [ { "текст": { "содержание": "7", "начало смещения": 113 }, "тип": "TYPE_UNKNOWN" } ] } ], "язык": "ан" }

Массив объектов содержит объект объекты, представляющие обнаруженные сущности, которые включают такую ​​информацию, как имя и тип сущности.

Перейти

Ява

Node.js

Питон

Дополнительные языки

С# : Пожалуйста, следуйте Инструкции по настройке С# на странице клиентских библиотек а затем посетить Справочная документация по естественному языку для .СЕТЬ.

PHP : Пожалуйста, следуйте Инструкции по настройке PHP на странице клиентских библиотек а затем посетить Справочная документация по естественному языку для PHP.

Рубин : Пожалуйста, следуйте Инструкции по установке Ruby на странице клиентских библиотек а затем посетить Справочная документация по естественному языку для Ruby.

[PDF] Совместный анализ и распознавание именованных объектов

ПОКАЗЫВАЕТСЯ 1-10 ИЗ 19 ССЫЛОК

СОРТИРОВАТЬ ПОРелевантностьНаиболее влиятельные документыНедавность

Общая задача CoNLL 2008 по совместному анализу синтаксических и семантических зависимостей 90 предыдущих четырех лет в соответствии с уникальным формализмом на основе зависимостей, но также значительно расширяет их: синтаксические зависимости этого года включают больше информации, такой как границы именованных объектов; семантические зависимости моделируют роли как глагольных, так и именных предикатов.Expand

  • Просмотреть 2 выдержки, справочные материалы и методы

Совместный синтаксический анализ и маркировка семантических ролей

В этом документе совместно выполняется синтаксический анализ и маркировка семантических ролей с использованием вероятностной системы SRL для повторного ранжирования результатов ProbabilisticParser, поскольку SRL является локально обученным модель может возвращать неточные оценки вероятности. Expand

Неограниченная кореференция: идентификация сущностей и событий в OntoNotes

Представлена ​​исходная модель неограниченной кореференции, основанная на данных, использующих архитектуру машинного обучения с самыми современными функциями, и анализ вклада этого нового ресурса в предоставляется контекст последних результатов MUC и ACE.Expand
  • Просмотр 1 выдержки, ссылки на методы

Эффективный, основанный на функциях, условный синтаксический анализ случайных полей

В этой работе представлен первый общий, многофункциональный дискриминационный синтаксический анализатор, основанный на модели условного случайного поля, который был успешно масштабирован в полном объеме. WSJ анализирует данные и достигает самых современных результатов. Expand
  • Просмотреть 2 выдержки, справочные методы

OntoNotes: Очистка корпуса от ошибочных согласований с использованием устранения неоднозначности в смысле слова

человеческая оценка, и показано, что WSD наиболее эффективен для выявления ошибочных аннотаций для очень неоднозначных слов, в то время как базовый уровень лучше подходит для других случаев.Expand
  • Просмотр 1 выдержки, методы ссылок

Создание большого аннотированного корпуса английского языка: The Penn Treebank

В результате этого гранта исследователи опубликовали на компакт-диске корпус из более чем 4 миллионов слов непрерывного текста, аннотированного теги части речи (POS), которые включают полностью проанализированную вручную версию классического корпуса Брауна. Expand
  • Посмотреть 5 выдержек, справочные методы

Совместная сегментация слов и маркировка POS с использованием одного персептрона

В этом документе предлагается совместная модель сегментации и маркировки POS, которая не накладывает жестких ограничений на взаимодействие между словом и информацией POS, и использует дискриминативную статистическую модель, обученную с использованием обобщенного алгоритма персептрона.Expand
  • Просмотр 1 выдержки, справочная информация

Три генеративные лексикализованные модели для статистического анализа

Предлагается новая модель статистического анализа, которая представляет собой генеративную модель лексикализированной контекстно-свободной грамматики и расширена за счет включения вероятностной обработки обеих подкатегорий и бел-движение. Развернуть
  • Вид на 1 выдержку, ссылки Фон

[PDF] Parsing Dimed Entity в виде синтаксической структуры

показаны 1-10 из 41 Рекомендации

Сортировка Byrelevancemost под влиянием Papersrection

Улучшение китайского анализа с использованием именованного сущности CUE

Эта работа объединяет разборку и распознавание именованных сущностей в унифицированной структуре, и утверждает, что будет полезно использовать подсказку именованной сущности при синтаксическом анализе, потому что одна из основных трудностей при синтаксическом анализе китайского языка заключается в заключении в скобки фраз со сложной структурой.Expand
  • Просмотреть 3 выдержки, справочные сведения и методы

Совместный анализ и распознавание именованных объектов

В этой работе предлагается совместная модель анализа и распознавания именованных объектов, основанная на дискриминационном синтаксическом анализаторе на основе признаков, который производит согласованный вывод, где именованные диапазоны сущностей не конфликтуют с фразовыми диапазонами дерева синтаксического анализа. Expand
  • Посмотреть 1 отрывок, справочная информация

Распознавание вложенных именованных объектов

В этом документе представлен новый метод распознавания вложенных именованных объектов с использованием дискриминативного синтаксического анализатора избирательных групп, который превосходит стандартную полу-CRF на более традиционном верхнем уровне. сущности.Expand

Распознавание именованных объектов с использованием тегера фрагментов на основе HMM

Предлагается скрытая марковская модель и тегировщик фрагментов на основе HMM, из которых построена система распознавания именованных объектов (NE) для распознавания и классификации имен, времени и числовых величин, и проблема NER может быть эффективно решена. Expand
  • Посмотреть 1 отрывок, справочная информация

Китайский синтаксический анализатор с максимальной энтропией, дополненный обучением на основе преобразования расширение существующего синтаксического анализатора максимальной энтропии с помощью обучения на основе преобразования, создание синтаксического анализатора, который может работать на уровне символов.Expand

  • Посмотреть 1 отрывок, справочная информация

Синтаксический анализ китайского языка Использование символов

В этой работе исследуется анализ китайского языка на уровне символов, расширяя понятие деревьев структуры фраз путем аннотирования внутренних структур слов путем создания совместной сегментации, частичной система тегов речи и синтаксического анализа структуры фраз, которая объединяет функции структуры символов. Expand
  • Просмотреть 5 выдержек, ссылки, методы и фон

Изучение таксономии служебных слов для синтаксического анализа

Формализованное представление подкатегории служебных слов, представляющее внутренние особенности синтаксических употреблений, разработано для синтаксического анализа в автоматическом режиме и показывает, что предлагаемый метод повышает производительность синтаксического анализа на 1.

0 comments on “Разбор сущ: Морфологический разбор имён существительных онлайн

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.