[PYTHON] Utiliser KNP comme analyseur de dépendances universel avec spaCy

L'autre jour, nous avons sorti le plug-in spaCy Camphr version 0.5.20. La principale caractéristique de cette période est la [dépendance universelle] du résultat de l'analyse de KNP mis en œuvre par le professeur Koichi Yasuoka de l'Université de Kyoto. C'est une fonction pour afficher l'étiquette de (https://universaldependencies.org/). Cet article présentera brièvement comment l'utiliser.

Installation

  1. Installez knp sur le système ou [KNP docker image](https://github.com/tamuhey/dockerfiles/ pull packages / 171202)
  2. $ pip install camphr[juman]

une analyse

import camphr
import spacy
nlp = camphr.load("knp")
doc = nlp("Taro est allé au Mont Fuji en mangeant des pommes et des oranges.")
spacy.displacy.render(doc)

image.png

«Apple» et «Mikan» sont reliés par conj (conjonct), ce qui est un merveilleux résultat d'analyse. Il y a une explication à propos de cette conjonction dans le blog du professeur Yasuoka, alors lisez-la.

C'était facile, mais l'introduction de la fonction est terminée. En plus de UD, Camphr fournit des fonctions basées sur KNP telles que l'extraction d'expressions uniques. Veuillez lire les documents suivants pour plus de détails. Camphr KNP document

Merci

Cette fonction a été mise en œuvre par le professeur Koichi Yasuoka de l'Université de Kyoto. Merci de votre collaboration.

Les références

Recommended Posts

Utiliser KNP comme analyseur de dépendances universel avec spaCy
Utiliser Remotte en tant qu'utilisateur
Utilisez pymol comme bibliothèque python
Utilisez Blender comme module Python
Utiliser un noyau personnalisé avec WSL2
Installer Python en tant que Framework avec pyenv
[IOS] Utilisez des feuilles partagées avec Pythonista3.
Utilisez le module de papier électronique comme liste de tâches
Comment utiliser le multitraitement python (suite 3) apply_async en classe avec Pool en tant que membre