我试图从被 spacy 认为是命名实体的文档中删除单词，因此基本上从字符串示例中删除了“瑞典”和“诺基亚”。我找不到解决实体存储为跨度的问题的方法。因此，当将它们与 spacy 文档中的单个标记进行比较时，它会提示错误。
在后面的步骤中，这个过程应该是一个应用于存储在一个 Pandas 数据框中的几个文本文档的函数。
我很感激任何关于如何更好地发布问题的帮助和建议，因为这是我在这里的第一个问题。
nlp = spacy.load('en')
text_data = u'This is a text document that speaks about entities like Sweden and Nokia'
document = nlp(text_data)
text_no_namedentities = []
for word in document:
if word not in document.ents:
text_no_namedentities.append(word)
return " ".join(text_no_namedentities)
它会产生以下错误：
类型错误：参数“其他”的类型不正确（预期 spacy.tokens.token.Token，得到 spacy.tokens.span.Span）