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我正在尝试使用 python 制作一个聊天机器人，为此我使用 Spacy 进行实体识别，因此我安装了预构建的 Spacy 英语语言模型（中）来从用户话语中提取实体，但问题是当我加载模型时要从用户话语中提取实体，加载模型需要 31 秒，因为我正在使聊天机器人时间对我来说非常重要。需要大家的指导，还有其他选择吗？任何帮助将非常感激

以下是从用户话语中提取实体的代码：

import spacy
import time
def extractEntity(userUtterance):
    ''' This funtion returns a list of tuple a tuple contain 
        (entity Name, Entity Type)    
        We use pre build spacy english language model to extract entities
    '''
    start_time = time.process_time()
    nlp = spacy.load("en")
    print(time.process_time() - start_time, "seconds") # prints the time taken to load the model
    docx = nlp(userUtterance)
    listOfTyples = [(word.text, spacy.explain(word.label_)) for word in docx.ents]
    return listOfTyples

if __name__ == "__main__":
    print(extractEntity("I …