构建可定制NLP管道

NLP基础

自然语言处理(NLP)从非结构化文本中提取结构化知识：

• 示例：从评论中识别产品特征（如"某中心电视画质优秀"）
• 应用场景包括情感分析、信息抽取等

spaCy核心功能

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import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_lg')
doc = nlp(text)

定制分词器

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from spacy.symbols import ORTH
nlp.tokenizer.add_special_case("某机构.AI", [{ORTH: "某机构.AI"}])

• 支持50种语言的默认规则
• 可添加特殊分词规则或完全重写分词器

模型训练

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TRAIN_DATA = [("示例文本", {"entities": [(0,5,"LABEL")]})]
optimizer = nlp.begin_training()
nlp.update(texts, annotations, sgd=optimizer)

spaCy v3新特性

Thinc v8深度学习框架

• 函数式编程设计
• 支持PyTorch/TensorFlow/MXNet
• 类型注解增强代码可靠性

配置化训练

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[components.tok2vec]
factory = "tok2vec"
[components.tok2vec.model]
@architectures = "spacy.Tok2Vec.v2"

通过配置文件定义所有超参数

高级功能

实体链接框架

1. 候选生成：为实体提及创建可能的知识库ID列表
2. 消歧：选择最可能的ID

• 在新闻数据上准确率达71.4%

指代消解

• 识别文本中指代同一实体的不同表述
• 可与Hugging Face的neuralcoref库集成

生产部署

• MIT开源许可
• Python+Cython实现高性能
• 支持持续学习和模型微调

特别说明：本文提及的技术方案来自公开技术文档，不涉及任何商业产品推荐