基于Python的自然语言处理系列（28）：spaCy基础介绍
1. 介绍
在自然语言处理（NLP）领域，spaCy 是一个专为工业级应用设计的开源框架，与传统的 NLTK 相比，spaCy 更加注重效率和简洁。在日常的 NLP 任务中，spaCy 凭借其简洁、快速和强大的性能，成为了众多开发者的首选工具。本篇博文将详细介绍 spaCy 的基础使用方法和核心概念，包括：
- spaCy 的哲学和设计理念
- spaCy 的主要数据结构
- 如何进行命名实体识别（NER）
- 使用 spaCy 的词向量功能进行相似度计算
通过这篇文章，你将对 spaCy 的基础功能有一个全面的了解，并能够在实际的 NLP 项目中应用这些知识。
2. 安装 spaCy
在开始使用 spaCy 之前，我们首先需要安装这个框架。spaCy 提供了多种模型，涵盖了从小到大（sm、md、lg、trf）的不同规模的语言模型。具体的模型选择取决于你的应用场景，较大的模型提供了更丰富的特征和更好的处理精度。
首先，你可以通过以下命令安装 spaCy：
pip install spacy
如果你使用的是 GPU 加速，可以使用如下命令：
pip install -U 'spacy[cuda-autodetect]'
安装完 spaCy 之后，我们还需要下载一个语言模型来处理文本。例如，下载一个小型英文模型：
python -m spacy download en_core_web_sm
你还可以选择下载其他规模的模型：
en_core_web_md（中等大小模型，包含词向量）en_core_web_lg（大型模型，包含更丰富的词向量）en_core_web_trf（基于 Transformer 的模型，适用于复杂任务）
通过以上操作，spaCy 及其语言模型将成功安装，接下来我们可以进行相关操作。
3. spaCy 数据结构
spaCy 的核心数据结构包括 Doc、Token 和 Span，这些对象代表文本、词汇和片段。它们是 spaCy 处理自然语言文本的基础单元。
3.1 Doc 对象
Doc 是 spaCy 中的核心数据结构，用于存储处理过的文本。每当我们通过 nlp 对象处理一段文本时，spaCy 会将其转换为一个 Doc 对象。Doc 对象包含分词后的 Token 列表，并且可以包含片段（Span）、命名实体（Entities）等信息。
你可以通过以下代码创建一个 Doc 对象：
from spacy.lang.en import English
from spacy.tokens import Doc
# 创建一个 nlp 对象
nlp = English()
# 定义词汇和空格列表
words = ['Hello', 'world', '!']
spaces = [True, False, False]
# 手动创建一个 Doc 对象
doc = Doc(nlp.vocab, words=words, spaces=spaces)
在这个例子中，Doc 对象包含三个词汇，spaces 列表定义了每个词汇后是否有空格。你可以看到，spaCy 的设计非常直观。
3.2 Span 和 Token 对象
Span 对象表示 Doc 对象中的一个片段，而 Token 对象则表示文中的每个单词。Token 和 Span 都提供了丰富的属性，用于获取词汇的详细信息。
我们可以手动创建 Span，并将其附加到 Doc 对象的实体列表中：
from spacy.tokens import Span
# 创建一个带有标签的 Span
span_with_label = Span(doc, 0, 2, label="GREETING")
# 将 Span 添加到 doc 的命名实体中
doc.ents = [span_with_label]
通过上述代码，我们创建了一个 GREETING 类型的 Span，并将其附加到了 Doc 对象的命名实体（ents）中。
4. 创建 Doc 容器
现在，我们将通过 spaCy 处理文本并生成 Doc 对象。你可以从文件中读取一段文本，并使用 spaCy 的 nlp 对象对其进行处理。以下是从一个文本文件中读取内容并将其转换为 Doc 的代码示例：
# 从文件中读取文本
with open ("data/wiki_us.txt", "r") as f:
text = f.read()
# 加载 en_core_web_sm 模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# 创建 Doc 对象
doc = nlp(text)
Doc 对象包含了分词、词性标注、句法分析和命名实体识别等信息。我们可以直接打印该对象来查看其内容：
print(doc)
你会发现，Doc 对象处理后的文本长度可能与原始文本不同，这是因为 spaCy 对文本进行了预处理，比如去掉多余的空格或符号。
5. Token 属性
每个 Token 对象都包含许多有用的属性，这些属性可以帮助我们在 NLP 任务中进行各种分析。以下是几个重要的 Token 属性：
text: 获取词汇的原始文本lemma_: 获取词汇的词根形式pos_: 获取词汇的词性ent_type_: 获取词汇的命名实体类型
你可以通过以下代码访问这些属性：
token = doc[0]
print(token.text, token.lemma_, token.pos_, token.ent_type_)
这些属性能够为文本分析提供丰富的语法和语义信息，比如了解一个单词在句中的角色以及其根形态。
6. 命名实体识别（NER）
命名实体识别（NER）是自然语言处理中一项关键任务，旨在从文本中识别出人名、地点、机构等特定实体。spaCy 提供了非常方便的接口来执行 NER。我们可以通过访问 doc.ents 来获取文档中的所有命名实体。
以下代码展示了如何获取并打印命名实体：
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.label_)
通过使用 spaCy 的可视化工具 displaCy，我们还可以将命名实体标注的结果可视化。以下是一个简单的可视化例子：
from spacy import displacy
displacy.render(doc, style="ent")
displaCy 将输出文本中的命名实体，以不同的颜色突出显示它们的类别，比如地名、机构等。
7. 词向量与相似度
spaCy 支持基于词向量的相似度计算。词向量是用来表示词语语义信息的数值向量，spaCy 提供的中型和大型模型（如 en_core_web_md 和 en_core_web_lg）内置了词向量信息，可以用来进行语义相似度计算。
首先，我们需要加载一个带有词向量的模型，例如 en_core_web_md，然后我们可以计算文档之间、词汇之间或者短语之间的相似度。
7.1 文档相似度
我们可以通过以下代码计算两个文档之间的相似度：
doc1 = nlp("I like salty fries and hamburgers.")
doc2 = nlp("Fast food tastes very good.")
print(doc1.similarity(doc2))
7.2 词汇相似度
我们也可以计算特定词汇之间的相似度，比如以下代码：
french_fries = doc1[2:4]
burgers = doc1[5]
print(french_fries.similarity(burgers))
7.3 短语相似度
spaCy 还支持短语的相似度计算，以下是一个简单的例子：
span1 = doc1[2:4]
span2 = doc2[2:4]
print(span1.similarity(span2))
词向量和相似度计算在 NLP 应用中非常重要，特别是在文本聚类、情感分析等任务中。
结语
在这篇文章中，我们介绍了 spaCy 的基本功能，包括如何安装、如何使用其数据结构以及命名实体识别和词向量相似度计算的使用方法。spaCy 是一个强大且高效的 NLP 工具，适用于工业级应用。在接下来的文章中，我们将深入探讨更多 spaCy 的高级功能，欢迎大家继续关注。
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