Question

以下是提供给question的答案的代码；

import spacy
from spacy.tokenizer import Tokenizer
from spacy.util import compile_prefix_regex, compile_infix_regex, compile_suffix_regex
import re

nlp = spacy.load('en')

infixes = nlp.Defaults.prefixes + (r"[./]", r"[-]~", r"(.'.)")

infix_re = spacy.util.compile_infix_regex(infixes)

def custom_tokenizer(nlp):
    return Tokenizer(nlp.vocab, infix_finditer=infix_re.finditer)

nlp.tokenizer = custom_tokenizer(nlp)

s1 = "Marketing-Representative- won't die in car accident."
s2 = "Out-of-box implementation"

for s in s1,s2:
    doc = nlp("{}".format(s))
    print([token.text for token in doc])

结果

$python3 /tmp/nlp.py  
['Marketing-Representative-', 'wo', "n't", 'die', 'in', 'car', 'accident', '.']  
['Out-of-box', 'implementation']

以下使用的第一个（r“ [./]”）和最后一个（r“（。'。）”）模式是什么？

infixes = nlp.Defaults.prefixes + (r"[./]", r"[-]~", r"(.'.)")

编辑：我希望拆分如下；

那个

是

Yahya

的

笔记本电脑盖

。

我希望spacy将连字符内的单词视为一个标记，而不会对其他拆分规则产生负面影响。

“那是Yahya的笔记本电脑保护套。3.14！”

[“ That”，“ is”，“ Yahya”，“ s”，“ laptop-cover”，“。”，“ 3.14”，“！”]（ EXPECTED ）

默认情况下，

import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_md')
for token in nlp("That is Yahya's laptop-cover. 3.14!"):
    print (token.text)

SpaCy提供；

["That", "is", "Yahya", "'s", "laptop", "-", "cover", ".", "3.14", "!"]

但是，

from spacy.util import compile_infix_regex
infixes = nlp.Defaults.prefixes + tuple([r"[-]~"])
infix_re = spacy.util.compile_infix_regex(infixes)
nlp.tokenizer = spacy.tokenizer.Tokenizer(nlp.vocab, infix_finditer=infix_re.finditer)
for token in nlp("That is Yahya's laptop-cover. 3.14!"):
    print (token.text)

给予；

["That", "is", "Yahya", "'", "s", "laptop-cover.", "3.14", "!"]

Answer 1

此处定义了一个自定义标记生成器，该标记生成器使用一组内置（nlp.Defaults.prefixes）和自定义（[./]，[-]~，(.'.)将文本标记为标记）模式。

nlp.Defaults.prefixes + (r"[./]", r"[-]~", r"(.'.)")是元组串联操作，结果看起来像

('§', '%', '=', '—', '–', '\\+(?![0-9])', '…', '……', ',', ':', ';', '\\!', '\\?', '¿', '؟', '¡', '\\(', '\\)', '\\[', '\\]', '\\{', '\\}', '<', '>', '_', '#', '\\*', '&', '。', '？', '！', '，', '、', '；', '：', '～', '·', '।', '،', '؛', '٪', '\\.\\.+', '…', "\\'", '"', '”', '“', '`', '‘', '´', '’', '‚', ',', '„', '»', '«', '「', '」', '『', '』', '（', '）', '〔', '〕', '【', '】', '《', '》', '〈', '〉', '\\$', '£', '€', '¥', '฿', 'US\\$', 'C\\$', 'A\\$', '₽', '﷼', '₴', '[\\u00A6\\u00A9\\u00AE\\u00B0\\u0482\\u058D\\u058E\\u060E\\u060F\\u06DE\\u06E9\\u06FD\\u06FE\\u07F6\\u09FA\\u0B70\\u0BF3-\\u0BF8\\u0BFA\\u0C7F\\u0D4F\\u0D79\\u0F01-\\u0F03\\u0F13\\u0F15-\\u0F17\\u0F1A-\\u0F1F\\u0F34\\u0F36\\u0F38\\u0FBE-\\u0FC5\\u0FC7-\\u0FCC\\u0FCE\\u0FCF\\u0FD5-\\u0FD8\\u109E\\u109F\\u1390-\\u1399\\u1940\\u19DE-\\u19FF\\u1B61-\\u1B6A\\u1B74-\\u1B7C\\u2100\\u2101\\u2103-\\u2106\\u2108\\u2109\\u2114\\u2116\\u2117\\u211E-\\u2123\\u2125\\u2127\\u2129\\u212E\\u213A\\u213B\\u214A\\u214C\\u214D\\u214F\\u218A\\u218B\\u2195-\\u2199\\u219C-\\u219F\\u21A1\\u21A2\\u21A4\\u21A5\\u21A7-\\u21AD\\u21AF-\\u21CD\\u21D0\\u21D1\\u21D3\\u21D5-\\u21F3\\u2300-\\u2307\\u230C-\\u231F\\u2322-\\u2328\\u232B-\\u237B\\u237D-\\u239A\\u23B4-\\u23DB\\u23E2-\\u2426\\u2440-\\u244A\\u249C-\\u24E9\\u2500-\\u25B6\\u25B8-\\u25C0\\u25C2-\\u25F7\\u2600-\\u266E\\u2670-\\u2767\\u2794-\\u27BF\\u2800-\\u28FF\\u2B00-\\u2B2F\\u2B45\\u2B46\\u2B4D-\\u2B73\\u2B76-\\u2B95\\u2B98-\\u2BC8\\u2BCA-\\u2BFE\\u2CE5-\\u2CEA\\u2E80-\\u2E99\\u2E9B-\\u2EF3\\u2F00-\\u2FD5\\u2FF0-\\u2FFB\\u3004\\u3012\\u3013\\u3020\\u3036\\u3037\\u303E\\u303F\\u3190\\u3191\\u3196-\\u319F\\u31C0-\\u31E3\\u3200-\\u321E\\u322A-\\u3247\\u3250\\u3260-\\u327F\\u328A-\\u32B0\\u32C0-\\u32FE\\u3300-\\u33FF\\u4DC0-\\u4DFF\\uA490-\\uA4C6\\uA828-\\uA82B\\uA836\\uA837\\uA839\\uAA77-\\uAA79\\uFDFD\\uFFE4\\uFFE8\\uFFED\\uFFEE\\uFFFC\\uFFFD\\U00010137-\\U0001013F\\U00010179-\\U00010189\\U0001018C-\\U0001018E\\U00010190-\\U0001019B\\U000101A0\\U000101D0-\\U000101FC\\U00010877\\U00010878\\U00010AC8\\U0001173F\\U00016B3C-\\U00016B3F\\U00016B45\\U0001BC9C\\U0001D000-\\U0001D0F5\\U0001D100-\\U0001D126\\U0001D129-\\U0001D164\\U0001D16A-\\U0001D16C\\U0001D183\\U0001D184\\U0001D18C-\\U0001D1A9\\U0001D1AE-\\U0001D1E8\\U0001D200-\\U0001D241\\U0001D245\\U0001D300-\\U0001D356\\U0001D800-\\U0001D9FF\\U0001DA37-\\U0001DA3A\\U0001DA6D-\\U0001DA74\\U0001DA76-\\U0001DA83\\U0001DA85\\U0001DA86\\U0001ECAC\\U0001F000-\\U0001F02B\\U0001F030-\\U0001F093\\U0001F0A0-\\U0001F0AE\\U0001F0B1-\\U0001F0BF\\U0001F0C1-\\U0001F0CF\\U0001F0D1-\\U0001F0F5\\U0001F110-\\U0001F16B\\U0001F170-\\U0001F1AC\\U0001F1E6-\\U0001F202\\U0001F210-\\U0001F23B\\U0001F240-\\U0001F248\\U0001F250\\U0001F251\\U0001F260-\\U0001F265\\U0001F300-\\U0001F3FA\\U0001F400-\\U0001F6D4\\U0001F6E0-\\U0001F6EC\\U0001F6F0-\\U0001F6F9\\U0001F700-\\U0001F773\\U0001F780-\\U0001F7D8\\U0001F800-\\U0001F80B\\U0001F810-\\U0001F847\\U0001F850-\\U0001F859\\U0001F860-\\U0001F887\\U0001F890-\\U0001F8AD\\U0001F900-\\U0001F90B\\U0001F910-\\U0001F93E\\U0001F940-\\U0001F970\\U0001F973-\\U0001F976\\U0001F97A\\U0001F97C-\\U0001F9A2\\U0001F9B0-\\U0001F9B9\\U0001F9C0-\\U0001F9C2\\U0001F9D0-\\U0001F9FF\\U0001FA60-\\U0001FA6D]', '[/.]', '-~', "(.'.)")

如您所见，这些都是正则表达式，用于处理单词标点，中缀。参见Spacy tokenizer algorithm：

算法可以总结如下：


遍历以空格分隔的子字符串

检查我们是否对此子字符串有明确定义的规则。如果这样做，请使用它。

否则，请尝试使用前缀。

如果我们使用了前缀，请返回循环的开头，以使特殊情况始终优先。

如果我们不使用前缀，请尝试使用后缀。

如果我们不能使用前缀或后缀，请查找“中缀”（例如连字符等）。

一旦我们不再消耗字符串，就将其作为单个令牌处理。

现在，当我们处于中缀处理步骤时，这些正则表达式也将基于这些模式用于将文本拆分为标记。

例如[/.]很重要，因为如果您不添加它，abc.def/ghi将是一个令牌，但是添加了模式后，它将被拆分为'abc', '.', 'def', '/', 'ghi'。

[-]~（与-~相同）与-相匹配，并希望紧随其后与~相匹配，但由于-不存在，因此{{ 1}}被跳过并且没有拆分发生，您将获得整个'Marketing-Representative-'令牌。但是请注意，如果句子中有'Marketing-~Representative-'，并且使用-~正则表达式，结果将得到['Marketing', '-~', 'Representative-']，因为将会有一个匹配项。

.'.正则表达式匹配任何字符+ ' +任何字符。点匹配正则表达式中的任何字符。因此，该规则只会将这些标记从句子中标记化（分离出来）（例如n't，r'd等）

答案

添加新规则时应非常小心，并检查它们是否与已添加的规则不重叠。

例如当您添加r"\b's\b"来拆分通用大小写撇号时，您应该“覆盖” "\\'"中的nlp.Defaults.prefixes规则。如果您不打算将'作为前缀匹配，请删除它，或者通过将nlp.Defaults.prefixes附加到这些规则上来优先考虑自定义规则，反之亦然。

查看示例代码：

import re
import spacy
from spacy.tokenizer import Tokenizer

nlp = spacy.load("en_core_web_md")
infixes = tuple([r"'s\b", r"(?<!\d)\.(?!\d)"]) +  nlp.Defaults.prefixes
infix_re = spacy.util.compile_infix_regex(infixes)

def custom_tokenizer(nlp):
    return Tokenizer(nlp.vocab, infix_finditer=infix_re.finditer)

nlp.tokenizer = custom_tokenizer(nlp)
doc = nlp(u"That is Yahya's laptop-cover. 3.14!")
print([t.text for t in doc])

输出：['That', 'is', 'Yahya', "'s", 'laptop-cover', '.', '3.14', '!']

详细信息

r"'s\b"-匹配's，后跟单词边界
r"(?<!\d)\.(?!\d)-与.匹配，该数字前面没有数字。

SpaCy-字内连字符。如何对待他们一个字？

1 个答案: