如何使用文档短语在 Spacy 中拆分并提取特定单词答案

【问题标题】：How to split in Spacy using doc phrase and extract a specific word如何使用文档短语在 Spacy 中拆分并提取特定单词
【发布时间】：2021-09-22 09:30:59
【问题描述】：

我有 5 个短语。例如：

phrase(Text:'bla bla bla') | phrase(Text:'bla bla bla')|

我需要获取文本标签之后的内容 - 在本例中为“bla bla bla”。所以我考虑过使用拆分，但没有 readline 是不可能的。那么如何提取呢？目前我得到了 5 个空列表。

我想要一行“bla bla bla| bla bla bla|...”。

en_nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
en_nlp.add_pipe("textrank", config={ "stopwords": { "word": ["NOUN"] } })
doc = en_nlp(text)
tr = doc._.textrank

for phrase in doc._.phrases[:5]:
     print(phrase, end=" | ")

for phrase in doc._.phrases[:5]:    
    print(re.findall(r'Phrase\(Text:([^()]+)\)', text))

【问题讨论】：

听起来最好用re、import re 并使用print(re.findall(r'phrase\(Text:([^()]+)\)', text_string))
text_string 应该是什么？它没有将 doc._.phrases[:5] 作为字符串
你有text
forphrases in doc._.phrases[:5]: print(re.findall(r'phrase(Text:([^()]+))', text)) 这样我得到了 5 个空列表
您不需要for phrase in doc._.phrases[:5]:。只有一个text。你不需要 pandas 也不需要 spacy。

标签： pandas numpy split nlp spacy

【解决方案1】：

显然，我只需要在循环中使用phrase.text，现在它就可以工作了。

print(phrase.text, end=" | ")

【讨论】：

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