spaCy - 可视化函数

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可视化函数主要用于在浏览器或笔记本中可视化依赖关系以及命名实体。从 spacy 2.0 版本开始，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。通过使用此可视化套件（即 displaCy），我们可以可视化文本中的依赖关系解析器或命名实体。

displaCy()

在这里，我们将学习有关 displayCy 依赖关系可视化工具和 displayCy 实体可视化工具的信息。

可视化依赖关系解析

displaCy 依赖关系可视化工具 (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() 依赖关系可视化工具可视化依赖关系解析的示例：

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

这将产生以下输出：

我们还可以指定一个设置字典来自定义布局。它将在参数option下（稍后我们将详细讨论）。

带选项的示例如下所示：

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

以下是输出：

可视化命名实体

displaCy 实体可视化工具 (ent) 将突出显示文本中的命名实体及其标签。

示例

下面给出了使用 displaCy 实体可视化工具可视化命名实体的示例：

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：

我们还可以指定一个设置字典来自定义布局。它将在参数option下（稍后我们将详细讨论）。

带选项的示例如下所示：

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 版本开始，displaCy() 函数有两个方法，即 serve 和 render。让我们详细讨论一下。下面给出了一个表格，其中包含这些方法及其各自的描述。

displaCy.serve

此方法将提供依赖关系解析树/命名实体可视化，以便在 Web 浏览器中查看。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

下面给出了displayCy.serve 方法的示例：

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

这将产生以下输出：

displaCy.render

此 displaCy 方法将呈现依赖关系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（依赖关系和命名实体可视化工具）指定其他设置。

依赖关系可视化工具选项

下表解释了依赖关系可视化工具选项：

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：