Я пытаюсь использовать SpaCy's PhraseMatcher.Я использовал адаптацию примера, приведенного на веб-сайте, как показано ниже.
color_patterns = [nlp(text) for text in ('red', 'green', 'yellow')]
product_patterns = [nlp(text) for text in ('boots', 'coats', 'bag')]
material_patterns = [nlp(text) for text in ('bat', 'yellow ball')]
matcher = PhraseMatcher(nlp.vocab)
matcher.add('COLOR', None, *color_patterns)
matcher.add('PRODUCT', None, *product_patterns)
matcher.add('MATERIAL', None, *material_patterns)
doc = nlp("yellow ball yellow lines")
matches = matcher(doc)
for match_id, start, end in matches:
rule_id = nlp.vocab.strings[match_id] # get the unicode ID, i.e. 'COLOR'
span = doc[start : end] # get the matched slice of the doc
print(rule_id, span.text)
Вывод
COLOR yellow
MATERIAL ball
Мой вопрос заключается в том, как мне получить такое количество фраз, чтобы мойвывод выглядит как указание на то, что желтый произошел дважды, а мяч - только один раз.
COLOR Yellow (2)
MATERIAL ball (1)