为什么 spacy 不给根节点任何子节点？

Question

这是我的代码：

from spacy.lang.en import English

nlp = English()
nlp.add_pipe(nlp.create_pipe('sentencizer'))
doc = nlp("The quick brown fox jumps over the lazy dog.")
for sent in doc.sents:
    print(list(sent.root.children))

我希望 sent.root.children 包含指向其他单词/句子片段的链接，例如 lazy 或 brown，但它是一个空数组。为什么会这样？

Answer 1

我认为这里的问题很简单：获取句子的词根及其子句需要依赖解析。这意味着您需要加载一个包含权重的模型来预测依赖关系。

在您的代码中，您仅导入 English 语言 class，其中仅包含 language-specific 规则和分词器。您可以像这样下载默认的小英文模型（或任何other options）：

python -m spacy download en

然后您可以使用 spacy.load() 加载模型。在引擎盖下，这告诉 spaCy 找到安装为 'en' 的模型，检查其元数据以初始化相应的语言 class (English)，构建处理管道（解析器、标记器、 NER)，并提供权重以使 spaCy 能够进行预测。由于默认的句子边界检测器使用依存分析，它将已经包含在内——因此无需手动将其添加到管道中。

刚刚测试了您的示例，它现在打印了根的子项列表：

nlp = spacy.load('en')
doc = nlp("The quick brown fox jumps over the lazy dog.")
for sent in doc.sents:
    print(list(sent.root.children))
# [fox, over, .]

为什么 spacy 不给根节点任何子节点？

Why doesn't spacy given any children to the root node?

python

nlp

spacy