用 SpaCy 中的标签替换实体

Question

无论如何，SpaCy 是否可以用其标签替换 SpaCy NER 检测到的实体？例如： 我在玩我的 Apple Macbook 时正在吃一个苹果。

我已经用 SpaCy 训练了 NER 模型来检测“水果”实体，并且该模型成功地将第一个“苹果”检测为“水果”，而不是第二个“苹果”。

我想通过用标签替换每个实体来对我的数据进行后处理，所以我想用“水果”替换第一个“苹果”。句子将是“我在玩我的 Apple Macbook 时正在吃水果。 ”

如果我只是使用正则表达式，它也会用“FRUITS”替换第二个“Apple”，这是不正确的。有什么聪明的方法可以做到这一点吗？

谢谢！

Answer 1

实体标签是令牌的一个属性（见这里）

import spacy
from spacy import displacy
nlp = spacy.load('en_core_web_lg')

s = "His friend Nicolas is here."
doc = nlp(s)

print([t.text if not t.ent_type_ else t.ent_type_ for t in doc])
# ['His', 'friend', 'PERSON', 'is', 'here', '.']

print(" ".join([t.text if not t.ent_type_ else t.ent_type_ for t in doc]) )
# His friend PERSON is here .

编辑：

为了处理实体可以跨越多个单词的情况，可以使用以下代码：

s = "His friend Nicolas J. Smith is here with Bart Simpon and Fred."
doc = nlp(s)
newString = s
for e in reversed(doc.ents): #reversed to not modify the offsets of other entities when substituting
    start = e.start_char
    end = start + len(e.text)
    newString = newString[:start] + e.label_ + newString[end:]
print(newString)
#His friend PERSON is here with PERSON and PERSON.

更新：

Jinhua Wang 提醒我注意，现在有一种更内置、更简单的方法可以使用 merge_entities 管道来执行此操作。看下面金华的回答。

Answer 2

当实体可以跨越多个单词时，对上面的 @DBaker 解决方案进行更优雅的修改：

import spacy
from spacy import displacy
nlp = spacy.load('en_core_web_lg')
nlp.add_pipe("merge_entities")

s = "His friend Nicolas J. Smith is here with Bart Simpon and Fred."
doc = nlp(s)

print([t.text if not t.ent_type_ else t.ent_type_ for t in doc])
# ['His', 'friend', 'PERSON', 'is', 'here', 'with', 'PERSON', 'and', 'PERSON', '.']

print(" ".join([t.text if not t.ent_type_ else t.ent_type_ for t in doc]) )
# His friend PERSON is here with PERSON and PERSON .

您可以在此处查看 Spacy 的文档。它使用内置的 Pipeline 来完成工作，并对多处理有良好的支持。我相信这是官方支持的用标签替换实体的方式。