參考文章：

• 使用 Python+spaCy 進行簡易自然語言處理
• spaCy教程學習 - 人工智慧遇見磐創 - 部落格園

1. 安裝

1.1 安裝spaCy

$ sudo pip3 install spacy

• 注意：此處使用的是python3
• 執行此命令之前應先確保pip已安裝，可通過如下命令進行檢測是否安裝

  pip3 --version

• 執行結果如下，則未安裝

• 執行sudo apt install python3-pip命令進行安裝
• 安裝spaCy的過程中要保證網路暢通，否則會報錯
• 安裝成功如下所示

1.2 下載spaCy的資料集和模型

線上安裝行不通，只能離線安裝，english對應的統計模型共四個，可以選擇需要的進行離線下載

先只下載en_core_web_sm，下載對應的github地址為https://github.com/explosion/spacy-models/tags

如上圖，點選Downloads，翻到新開啟頁面的最下方，點選第二個，即可下載en_core_web_sm-3.1.0.tar.gz

在下載位置的地方開啟終端，執行命令

$ pip install en_core_web_sm-3.1.0.tar.gz

執行結果如下，安裝成功

可通過如下操作進行測試：

lmy@LMY-LAPTOP:~/NLP$ python3
Python 3.8.10 (default, Jun  2 2021, 10:49:15) 
[GCC 9.4.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import spacy
>>> spacy.load("en_core_web_sm")
<spacy.lang.en.English object at 0x7f4bddc37670>
>>> 
 

2. spaCy的簡單使用

2.1 檢視活動的管道元件

>>> import spacy
>>> nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
>>> doc = nlp("He went to play basketball")
>>> nlp.pipe_names
['tok2vec', 'tagger', 'parser', 'attribute_ruler', 'lemmatizer', 'ner']

2.2 詞性標註

>>> for item in doc:
...     print(item.text, "-->", item.pos_)
... 
He --> PRON
went --> VERB
to --> PART
play --> VERB
basketball --> NOUN
>>> spacy.explain("PART")
'particle'
 

2.3 依存分析

>>> for item in doc:
...     print(item.text, "-->", item.dep_)
... 
He --> nsubj
went --> ROOT
to --> aux
play --> advcl
basketball --> dobj
>>> spacy.explain("nsubj"), spacy.explain("ROOT"), spacy.explain("aux"), spacy.explain("advcl"), spacy.explain("dobj")
('nominal subject', None, 'auxiliary', 'adverbial clause modifier', 'direct object')

2.4基於spaCy的命名實體識別

>>> doc = nlp("Indians spent over $71 billion on clothes in 2018")
>>> for ent in doc.ents:
...     print(ent.text, ent.label_)
... 
Indians NORP
over $71 billion MONEY
2018 DATE
>>> spacy.explain("NORP")
'Nationalities or religious or political groups'