如何获取每个 Spacy NER 实体的描述？

Question

我正在使用 Spacy NER model 从文本中提取一些与我的问题相关的命名实体，例如 DATE、TIME、GPE 等。

例如，我需要识别以下句子中的时区：

"Australian Central Time"

使用 Spacy 模型 en_core_web_lg，我得到以下结果：

doc = nlp("Australian Central Time")
print([(ent.label_, ent.text) for ent in doc.ents])
    
>> [('NORP', 'Australian')]

我的问题是：我不清楚实体的确切含义 NORP 更一般地说，每个 Spacy NER 实体的确切含义（撇开当然是直觉值）。

我找到了以下代码片段来获取完整的实体列表，但之后我就被屏蔽了：

import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_lg")
nlp.get_pipe("ner").labels

我对使用 Spacy NLP 还很陌生，在官方文档中没有找到我要找的东西，所以任何帮助都将不胜感激！

顺便说一句，我使用的是 Spacy 版本 3.2.1。

Answer 1

大多数标签都有您可以使用 spacy.explain(label) 访问的定义。

对于NORP：“国籍或宗教或政治团体”

有关更多详细信息，您需要查看 https://spacy.io/models/ 下模型文档中列出的资源的注释指南。