spacy 自定义词库

Spacy是一个流行的自然语言处理工具包，它支持Python编程，特别适合用于高效的文本处理任务，如分词、实体识别等。如果你想自定义Spacy的词库，主要是针对特定领域或专有名词，你可以按照以下步骤操作：

1. **加载现有的模型**：首先，你需要下载并加载一个基础的Spacy模型，例如`en_core_web_sm`。

import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

2. **创建词汇表**：如果你有一些独特的词或者短语，可以将其添加到Spacy的Vocabulary里。这通常涉及到将词语转换成其向量形式，比如整数ID或预训练的嵌入。

from spacy.vocab import Vocab
custom_words = ["my_custom_word", "another_unique_one"]
custom_vocab = Vocab()
custom_vocab.add_vectors(custom_words)

3. **扩展模型**：然后，你可以创建一个新的`Tokenizer`实例，并指定这个新的词汇表作为扩展，使得Spacy会在分词阶段识别这些新词。

class CustomTokenizer(spacy.tokenizer.Tokenizer):
    def __init__(self, vocab):
        self.vocab = vocab

tokenizer = CustomTokenizer(custom_vocab)

# 现在，当输入包含custom_words的文本时，它们会被正确地分词
doc = tokenizer(u"这是一个包含custom_word的句子")

4. **更新模型**：最后，为了应用这些更改，你需要替换原始模型的tokenizer部分。这需要一些高级技巧，比如替换整个管道的某个组件，或者使用`Language`类的`add_pipe`函数。

def make_doc(text):
    return custom_tokenizer(text)

nlp.tokenizer = make_doc

# 现在，nlp处理的文本会考虑你的自定义词库
doc = nlp(u"我的自定义词在这里显示效果")