У меня вопрос по поводу "модуль 'textacy' не имеет атрибута 'Doc'"

Question

Не удается найти модуль 'textacy' не имеет атрибута 'Doc' Я пытаюсь извлечь глагольные фразы из spacy, но такой библиотеки нет. Пожалуйста, помогите мне, как я могу извлечь глагольные фразы или фразы прилагательного, используя spacy. Я хочу сделать полный мелкий разбор.

def extract_named_nouns(row_series):
    """Combine nouns and non-numerical entities. 

    Keyword arguments:
    row_series -- a Pandas Series object

    """
    ents = set()
    idxs = set()
    # remove duplicates and merge two lists together
    for noun_tuple in row_series['nouns']:
        for named_ents_tuple in row_series['named_ents']:
            if noun_tuple[1] == named_ents_tuple[1]: 
                idxs.add(noun_tuple[1])
                ents.add(named_ents_tuple)
        if noun_tuple[1] not in idxs:
            ents.add(noun_tuple)

    return sorted(list(ents), key=lambda x: x[1])

def add_named_nouns(df):
    """Create new column in data frame with nouns and named ents.

    Keyword arguments:
    df -- a dataframe object

    """
    df['named_nouns'] = df.apply(extract_named_nouns, axis=1)


    from __future__ import unicode_literals
    import spacy,en_core_web_sm
    import textacy
    from textacy import io
    #using spacy for nlp
    nlp = en_core_web_sm.load()
    sentence = 'The author is writing a new book.'
    pattern = r'<VERB>?<ADV>*<VERB>+'
    doc = textacy.Doc.load(sentence, metadata=metadata, lang='en_core_web_sm')
    # doc = textacy.corpus.Corpus(sentence, lang='en_core_web_sm')
    lists = textacy.extract.pos_regex_matches(doc, pattern)
    for list in lists: 
        print(list.text)

модуль 'textacy' не имеет атрибута 'Doc'

Answer 1

Попробуйте следующие примеры здесь: https://chartbeat-labs.github.io/textacy/getting_started/quickstart.html

Это должно быть так просто, как:

doc = textacy.make_spacy_doc("The author is writing a new book.", lang='en_core_web_sm')

Вместо этого вы можете просто использовать spacy (без textacy) со встроенным Matcher ( https://spacy.io/usage/rule-based-matching).

Answer 2

spacy_lang = textacy.load_spacy_lang("en_core_web_en")
docx_textacy = spacy_lang(sentence)