spaCy - 可视化函数

可视化函数主要用于在浏览器或笔记本中可视化依赖项以及命名实体。从 spacy 2.0 版开始，有两个流行的可视化工具，即 displaCy 和 displaCy^ENT。

它们都是 spacy 内置可视化套件的一部分。通过使用这个名为 displaCy 的可视化套件，我们可以可视化文本中的依赖解析器或命名实体。

displaCy()

在这里，我们将了解 displayCy 依赖可视化器和 displayCy 实体可视化器。

可视化依赖解析

displaCy 依赖可视化器 (dep) 将显示 POS（词性）标签和句法依赖关系。

示例

下面给出了使用 displaCy() 依赖可视化器可视化依赖解析的示例 −

import spacy
from spacy import displacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("This is Tutorialspoint.com.")
displacy.serve(doc, style="dep")

输出

这将给出以下输出 −

我们还可以指定设置字典来自定义布局。它将位于参数 option 下（我们将在后面详细讨论）。

下面给出了带有选项的示例 −

import spacy
from spacy import displacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("This is Tutorialspoint.com.")
options = {"compact": True, "bg": "#09a3d5",
           "color": "red", "font": "Source Sans Pro"}
displacy.serve(doc, style="dep", options=options)

输出

下面给出的是输出 −

可视化命名实体

displaCy 实体可视化工具 (ent) 将在文本中突出显示命名实体及其标签。

示例

下面给出了使用 displaCy 实体可视化工具查看命名实体的示例 −

import spacy
from spacy import displacy

text = "When Sebastian Thrun started working on self-driving cars at Google in
2007, few people outside of the company took him seriously. But Google is 
starting from behind. The company made a late push into hardware, and Apple's
Siri has clear leads in consumer adoption."

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp(text)
displacy.serve(doc, style="ent")

输出

输出如下所示 −

我们还可以指定设置词典来自定义布局。它将位于参数 option 下（我们将在后面详细讨论）。

下面给出了带有选项的示例−

import spacy
from spacy import displacy

text = "When Sebastian Thrun started working on self-driving cars at Google in
2007, few people outside of the company took him seriously. But Google is
starting from behind. The company made a late push into hardware, and Apple's
Siri has clear leads in consumer adoption."

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp(text)
colors = {"ORG": "linear-gradient(90deg, #aa9cfc, #fc9ce7)"}
options = {"ents": ["ORG"], "colors": colors}
displacy.serve(doc, style="ent", options=options)

输出

输出如下所示 −

displaCy() 方法

从 2.0 版开始，displaCy () 函数有两种方法，即 serve 和 render。让我们详细讨论一下它们。下面给出了这些方法的表格及其各自的说明。

displaCy.serve

它是提供依赖解析树/命名实体可视化以在 Web 浏览器中查看的方法。它将运行一个简单的 Web 浏览器。

参数

下表解释了其参数 −

示例

示例displayCy.serve 方法如下 −

import spacy
from spacy import displacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc1 = nlp("This is Tutorialspoint.com")
displacy.serve(doc1, style="dep")

输出

这将给出以下输出 −

displaCy.render

此 displaCy 方法将呈现依赖解析树或命名实体可视化。

参数

下表解释了其参数 −

示例

下面给出了 displaCy.render 方法的示例 −

import spacy
from spacy import displacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("This is Tutorialspoint.")
html = displacy.render(doc, style="dep")

输出

可视化工具选项

dispaCy () 函数的 option 参数允许我们为每个可视化工具、依赖项以及命名实体可视化工具指定其他设置。

依赖项可视化工具选项

下表解释了依赖项可视化工具选项 −

命名实体可视化工具选项

下表解释了命名实体可视化工具选项 −