翻译技术｜代码分享——spacy词形还原

代码分享

spacy词形还原

代码及解析

import spacy  
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')  
text = """Our responsibility is to rally and lead the entire Party \  
and the people of all China's ethnic groups in taking on this task and continuing to pursue the goal of the rejuvenation of the Chinese nation."""  
doc = nlp(text)  
lemmaText = ''  
for token in doc:  
   lemmaText += token.lemma_ + ' '  
print(lemmaText.replace('\n',''))

这段代码的含义如下：

1. `import spacy`：导入spacy库，用于自然语言处理任务。

2. `nlp = spacy.load('en_core_web_sm')`：加载英语语言模型，使用'en_core_web_sm'模型进行文本处理。

3. `text = """xxxx."""`：定义了一个名为text的字符串变量，存储了一段文本。

4. `doc = nlp(text)`：对文本进行处理，生成一个文档对象doc，该对象包含了对文本进行了词法分析、句法分析等处理后的结果。

5. `lemmaText = ''`：定义了一个空字符串变量lemmaText，用于存储词形还原后的文本。

6. `for token in doc:`：对文档对象doc中的每个词元进行循环遍历。

7. `lemmaText += token.lemma_ + ' '`：将当前词元的词形还原结果（使用lemma_属性获取）添加到lemmaText字符串变量中，并在词元之间添加空格。

8. `print(lemmaText.replace('\n',''))`：打印输出词形还原后的文本，将其中的换行符替换为空字符串。

总结：该代码使用spacy库对给定的文本进行词法分析和词形还原操作，并将词形还原后的文本打印输出。

请注意，你需要安装spacy库，并下载相应的语言模型（如'en_core_web_sm'）以便使用spacy的相关功能。同时，你还需要了解词法分析和词形还原的概念和使用方法。

运行结果如下：

our responsibility be to rally and lead the entire Party and the people of all China's ethnic group in take on this task and continue to pursue the goal of the rejuvenation of the chinese nation . 

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参考书藉：Python语言数据分析 管新潮 著

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