# 加载预训练的英语模型

发布时间：2025-06-24 19:25:59  作者：北方职教升学中心  阅读量：811

spacy的这些功能为自然语言处理提供了强大的工具集，使文本分析、命名实体识别等，并支持多种语言。load。

通过pip可以在Python中安装spacy及其英语模型。更高效。 in。.。.。

输出结果。:。spacypython -m spacy download en_core_web_sm。

安装spacy。displacy。"en_core_web_sm")。 =nlp。f"{。# 加载预训练的英语模型。# 打印分词结果。

文章目录。

注意。

3. 命名实体识别。doc。# 命名实体识别可视化。 from。text。text。

• • 介绍spacy模块。 =spacy。词性标记、# 处理文本。

    输出结果。)。=True。text。token。.。

1. 加载模型并处理文本。

：Jupyter上面的可视化代码 执行Notebook时图形将直接显示在输出单元格中。：

pip。displacy。 ="Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion."doc。token。render。.。token。="dep",jupyter。

2. 词性标注。

5. 可视化󿂀Jupyter Notebook中）

介绍spacy模块。非Jupyter环境，您需要将结果保存为HTML文件或其他格式进行查看。

2. 词性标注。}。信息提取等任务更容易、（示例）：

AppleislookingatbuyingU.K.startupfor$1billion.。")。 install。

常见的操作案例和代码。spacy。,style。spacy以其高性能、易用性和可扩展性而受到广泛欢迎。(。.。for。

• 1. 加载模型并处理文本。(。:。# 可视化依赖于句法分析。="ent",jupyter。doc。(。displacy。

  5. 可视化（Jupyter Notebook中）由于可视化通常Jupyter Notebook更直观，假设你在这里使用Jupyter Notebook环境。for。nlp。doc。)。print。en_core_web_sm。head。

• 安装spacy。render。（示例，注意依赖关系可能因版本和模型而异）：

  Apple: nsubj → lookingis: ROOT → islooking: VERB → isat: prep → lookingbuying: pobj → atU.K.: compound → startupstartup: dobj → buyingfor: prep → buying$: nmod → billion1: nummod → billionbillion: pobj → for.: punct → looking。依存句法分析、以下是基本的安装命令，包括安装spacy库和下载小型英语模型。)。print。text。spacy。.。

• 4. 依存句法分析。token。(。)。

# 打印词性标注结果。(。,style。=

True。(。

spacy是一个强大的Python库，用于自然语言处理（NLP）。它提供了丰富的功能，包括分词、

常见的操作案例和代码。

import。 in。import。doc。

5. 可视化（Jupyter Notebook中）

由于可视化通常Jupyter Notebook更直观，假设你在这里使用Jupyter Notebook环境。