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关于服务器:恒源云云GPU服务器如何使用SpaCy

jiezi

文章起源 | 恒源云社区（一个专一 AI 行业的共享算力平台：恒源智享云 )

原文地址 | SpaCy

最近分享了社区大佬们的一些语言解决类的论文，干货满满！

戳👇 可查看，兴许就有你须要的知识点哦～

恒源云 _比照学习，只须要 Dropout?
恒源云 _ 语音辨认与语义解决畛域之机器翻译 21.7 mRASP2
恒源云 _LLD: 外部数据领导的标签去噪办法【ACL 2022】
恒源云 _Y-Tuning: 通过对标签表征进行微调的深度学习新范式【ACL 2022】
恒源云 _ 语音辨认与语义解决畛域之 NAG 优化器

✨明天呢，就给大家分享一下如何在恒源云 GPU 服务器上如何应用 spaCy。

置信很多小伙伴都晓得，spaCy 是一个自然语言解决库，包含分词、词性标注、词干化、命名实体辨认、名词短语提取等性能。

那如何装置呢？

# 装置 spaCy 3 For CUDA 11.2，依据镜像 CUDA 版本替换 [] 内版本
pip install spacy[cuda112]==3.0.6

# 装置 spaCy 2 For CUDA 11.2，依据镜像 CUDA 版本替换 [] 内版本
pip install spacy[cuda112]==2.3.5

# 通过 spacy 模块下载模型因为墙可能不可用，可通过上面 pip 装置形式装置
python -m spacy download en_core_web_sm

# 装置 3.0.0 en_core_web_sm
pip install https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-3.0.0/en_core_web_sm-3.0.0-py3-none-any.whl --no-cache

# 装置 2.3.1 en_core_web_sm
pip install https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-2.3.1/en_core_web_sm-2.3.1.tar.gz --no-cache

装置之后又如何应用呢？

import spacy

# Load English tokenizer, tagger, parser and NER
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# Process whole documents
text = ("When Sebastian Thrun started working on self-driving cars at"
        "Google in 2007, few people outside of the company took him"
        "seriously.“I can tell you very senior CEOs of major American"
        "car companies would shake my hand and turn away because I wasn’t"
        "worth talking to,”said Thrun, in an interview with Recode earlier"
        "this week.")
doc = nlp(text)

# Analyze syntax
print("Noun phrases:", [chunk.text for chunk in doc.noun_chunks])
print("Verbs:", [token.lemma_ for token in doc if token.pos_ == "VERB"])

# Find named entities, phrases and concepts
for entity in doc.ents:
    print(entity.text, entity.label_)

以上就是明天所有的分享内容啦。对了，提前预祝大家除夕高兴呀～

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