NLP Academy · leksjon

Trekk ut entiteter med spaCy

List opp entiteter og etikettene deres

Leksjon 2 av 413 trinn

Trekk ut entiteter med spaCy er en gratis leksjon i NLP Academy på CoddyKit. Dette er leksjon 2 av 4. Du kan lese valgfritt 3 leksjoner fra denne læringsstien gratis i sin helhet – deretter låser CoddyKit PRO opp alle leksjoner, samt praktisk øving med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt. Den er en del av læringsløpet i NLP Academy, og fremdriften din synkroniseres mellom nettet og CoddyKit-appen. Kurset i NLP Academy inneholder totalt 4 leksjoner.

spaCy gjør jobben

spaCy leveres med en trenet NER-komponent som finner entiteter for deg. Du sender inn tekst og leser tilbake merkede span. 🐍

Last inn en modell

Last først inn en pipeline som inneholder NER. Den lille engelske modellen en_core_web_sm er et raskt og enkelt utgangspunkt.

import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

Behandle teksten

Send en streng inn i pipelinen for å få et Doc-objekt. Doc-objektet inneholder token, setninger og entitetene spaCy fant.

doc = nlp("Sundar Pichai leads Google in California.")

Egenskapen ents

Hvert Doc-objekt gjør doc.ents tilgjengelig, som er en tuppel med oppdagede entiteter. Iterer over den for å undersøke hver entitet separat.

for ent in doc.ents:
    print(ent)

Les teksten

Hver entitet har attributtet .text, som inneholder de nøyaktige ordene som ble funnet. Dette er det rå spannet hentet fra setningen din.

print(ent.text)  # e.g. Sundar Pichai

Les etiketten

Bruk .label_ (med den avsluttende understrekingen) for å få en lesbar etikettstreng som PERSON, ORG eller GPE.

print(ent.label_)  # e.g. PERSON

Sett det sammen

En liten løkke skriver ut både teksten og etiketten til hver entitet og gjør en setning om til ryddige strukturerte data.

for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)

Tegnposisjoner

Entiteter har også start_char og end_char, altså forskyvningene i den opprinnelige strengen. Praktisk når du senere vil utheve treff.

print(ent.start_char, ent.end_char)

Forklar en etikett

Har du glemt hva GPE betyr? Kall spacy.explain for en lettforståelig engelsk beskrivelse av en hvilken som helst entitetsetikett.

spacy.explain("GPE")  # 'Countries, cities, states'

Entiteter er span

Hver entitet er et Span, altså et utsnitt av Doc-objektet. Derfor fungerer den som et lite dokument som du kan undersøke videre token for token.

Samle i en liste

En rask listeforståelse samler hver entitet i en liste med tupler, klar til å lagres, telles eller brukes i en rapport.

results = [(e.text, e.label_) for e in doc.ents]

Rask sjekk

Hvilket attributt gir den lesbare entitetsetiketten?

Besvar den i den interaktive leksjonen

Oppsummering

Last inn en modell, kjør nlp() på tekst og gå deretter gjennom doc.ents mens du leser .text og .label_. Dette er grunnleggende NER i spaCy. ✅

Gratis å komme i gang

Lær deg Python med en AI-veileder – gratis

Skriv og kjør ekte kode i nettleseren, få umiddelbar hjelp fra en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, og fortsett der du slapp – på nettet eller i appen.

Kurs: 30
Leksjoner: 120

Start læringen gratis Se hele kurset

Ofte stilte spørsmål

Er leksjonen «Trekk ut entiteter med spaCy» gratis?

Ja – du kan lese valgfritt 3 av leksjonene i læringsstien NLP Academy, inkludert «Trekk ut entiteter med spaCy», gratis i sin helhet her på nettet. Deretter låser CoddyKit PRO opp alle leksjoner, samt interaktiv øving med en innebygd kodeeditor og en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt. Kurset i NLP Academy inneholder totalt 4 leksjoner.

Hva lærer jeg i «Trekk ut entiteter med spaCy»?

List opp entiteter og etikettene deres Du øver på NLP Academy med praktisk kode som du kjører direkte i nettleseren, mens en AI-veileder som er tilgjengelig døgnet rundt, svarer på spørsmålene dine mens du jobber deg gjennom leksjonen.

Trenger jeg erfaring for å begynne med NLP Academy?

Ingen tidligere erfaring er nødvendig. NLP Academy på CoddyKit er lagt opp for både nybegynnere og viderekomne, så De kan begynne her eller helt fra start og lære i Deres eget tempo. Dette er leksjon 2 av 4.

Hvor lang tid tar leksjonen «Trekk ut entiteter med spaCy»?

De fleste CoddyKit-leksjoner tar omtrent 5–10 minutter. Hver leksjon er kort og interaktiv, slik at De gjør jevne fremskritt og kan fortsette akkurat der De slapp – både på nettet og i appen.

Kan jeg skrive og kjøre kode i denne NLP Academy-leksjonen?

Ja. Alle NLP Academy-leksjoner har en innebygd kodeeditor, slik at De kan skrive og kjøre ekte kode direkte i nettleseren og få umiddelbar tilbakemelding fra AI – uten lokal konfigurering.

Alle leksjonene i dette kurset

← Tilbake til NLP Academy