我正在學習 spaCy 并且正在玩Matchers。我有：一個非?；镜木渥樱?amp;ldquo;白色牧羊犬”）匹配器對象，搜索模式（“white shepherd”）顯示匹配項的打印件，以及該匹配項之前的單詞和 POS我只是想檢查如何處理我期望得到的索引超出范圍異常，因為在匹配之前沒有任何內容。我沒想到它會起作用，但它確實起作用了，并且在比賽結束后返回“狗”……現在我很困惑。看起來 spaCy 使用循環列表（或者我認為的雙端隊列）？這需要一個語言模型來運行，如果你想重現它，你可以使用以下命令行安裝它：python -m spacy download en_core_web_md這是代碼import spacyfrom spacy.matcher import Matcher?# Loading language modelnlp = spacy.load("en_core_web_md")# Initialising with shared vocabmatcher = Matcher(nlp.vocab)# Adding statistical predictionsmatcher.add("DOG", None, [{"LOWER": "white"}, {"LOWER": "shepherd"}])? # searching for white shepherddoc = nlp("white shepherd dog")for match_id, start, end in matcher(doc):? ? span = doc[start:end]??? ? print("Matched span: ", span.text)? ?? ? # Get previous token and its POS? ? print("Previous token: ", doc[start - 1].text, doc[start - 1].pos_) # I would expect the error here我得到以下信息：>>> Matched span:? white shepherd>>> Previous token:? dog PROPN有人可以解釋發生了什么嗎？謝謝 ！
1 回答
小怪獸愛吃肉
TA貢獻1852條經驗 獲得超1個贊
您在索引 0-1 處尋找一個評估為 -1 的標記，這是最后一個標記。
我建議使用該Token.nbor方法在跨度之前查找第一個標記，如果不存在先前的標記，則將其設置為 None 或空字符串。
import spacy
from spacy.matcher import Matcher
# Loading language model
nlp = spacy.load("en_core_web_md")
# Initialising with shared vocab
matcher = Matcher(nlp.vocab)
# Adding statistical predictions
matcher.add("DOG", None, [{"LOWER": "white"}, {"LOWER": "shepherd"}]) # searching for white shepherd
doc = nlp("white shepherd dog")
for match_id, start, end in matcher(doc):
span = doc[start:end]
print("Matched span: ", span.text)
try:
nbor_tok = span[0].nbor(-1)
print("Previous token:", nbor_tok, nbor_tok.pos_)
except IndexError:
nbor_tok = ''
print("Previous token: None None")
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