Как научиться видеть сущности


Как научиться видеть невидимое? 4 простых метода развития астрального видения!

Обычное зрение человека позволяет ему воспринимать лишь небольшой диапазон. Можно ли научиться видеть невидимое? 4 эффективные техники помогут вам!

Что дает тонкое зрение?

По причине того, что человек обыкновенно использует только 3 процента из всего потенциала своего мозга, он способен видеть только физический мир. Однако те люди, у которых развит экстрасенсорный потенциал, способны видеть тонкие тела человека. 

Это дает многое, и одна из главных возможностей — способность предвидеть, что произойдет с человеком и его организмом в будущем, потому что события в тонких телах формируются раньше, чем проявляются на материальном уровне! Также развитое эфирное и астральное видение позволяет понять причины тех или иных болезней или ситуаций в жизни. Это позволяет намного эффективнее улучшать свою жизнь!

Видеть невидимое некоторые люди (целители) могут от рождения: они способны быстро осмотреть тело больного и сразу определить проблемные органы, даже не умея формулировать причину и название болезни медицинским языком. Проводились научные эксперименты, которые подтверждали этого, но объяснить ученые это не способны.

Тонкое астральное видение можно развить в себе! На самом деле в этом нет ничего удивительного, потому что вы всего лишь задействуете неактивированный потенциал мозга — это и дает новые возможности.

В данной статье описано четыре несложных метода, которые помогут вам развить эфирное и астральное зрение качественно. 

Первый метод: видение большего

Это самый простой способ для начальных тренировок в этом направлении. Методика заключается в том, чтобы мысленно представлять себе или визуализировать все, что вы сможете услышать почувствовать.

1. Практик приучает себя к тому, чтобы создавать картину в воображении, исходя из информации, полученной другими органами чувств.

Например, услышав разговор за окном, автомобиль на улице или почувствовав запах готовящегося ужина, человек пытается определить, какие лица у людей во время разговора, какие блюда и продукты на ужин, что это за автомобиль проехал?

Примеров можно привести сотни, однако ясен сам принцип работы — нужно научиться получать максимум информации только от небольшого соприкосновения с источником. Это настраивает канал получения экстрасенсорной информации и в дальнейшем научить видеть невидимое.

Полезно учиться «смотреть» сзади спины: в воображении представлять, что именно находится за спиной, с боков и т.д. 

Этот метод подходит не только для развития эфирного и астрального видения: он удивительным образом увеличивает уровень осознанности и внимательности.

Долгая тренировка позволит автоматизировать процесс: вы сможете получать конкретные сведения только от небольшого звука; понимать, что хочет человек, только от одного его слова. 

Второй метод: просматривание

Этот метод также прост и занимает немного времени. Суть его заключается в том, чтобы научиться осознавать, каким глазом вы видите конкретный объект.

Обыкновенно человек не делает отличий между левым и правым глазом: для людей это называется «зрением».

1. Практик сосредотачивается на предмете: первоначально смотрит на него только через левый глаз в течение нескольких секунд, потом — через правый.

В этот момент будет происходить смещение фокуса. В начале это будет происходить практически незаметно: только легкое ощущение будет давать вам понять, что вы перенесли внимание с одного глаза на другой, но со временем научитесь переключать «доминирующий» глаз очень легко!

2. Полезно выбрать какой-то простой и небольшой предмет для наработки навыка. Лучше всего в качестве объекта концентрации подойдет пламя зажженной свечи. Оно должен находиться, примерно, на расстоянии вытянутой руки на уровне глаз.


3. Человек закрывает один глаз ладонью. Он пытается смотреть на объект медитации с помощью закрытого глаза. Это может казаться очень нелогичным, но это дает очень тонкий эффект. На основе воображения с одного глаза и прямого видения с другого будет развиваться астральное зрение!

Как только астральное видение откроется, нужно ежедневно тренировать его в течение 15 минут для наработки навыка. 

После долгих практик и постоянного внимания, вы сможете видеть невидимое: ауры, астральный мир и его жителей!

Третий метод: периферийное зрение

Это наиболее эффективный метод в развитии эфирного и астрального видения. Обыкновенно, люди привыкли смотреть сфокусированно на определенные вещи, не обращая внимания на периферию, и это значительно уменьшает возможности человека.

1. Практик начинает смотреть на какой объект перед собой. Лучше всего также подойдет пламя свечи.

2. Он поднимает и разводит руки в стороны так, чтобы видеть их краем глаза; в этом положении начинает шевелить пальцами. Движения пальцами нужно совершать не синхронно, а вразнобой.

3. Человек сосредоточенно смотрит на пламя перед собой и одновременно обращает внимание на пальцы рук по сторонам своим периферийным зрением.

Это позволит расширить «канал», который люди видят обычно, охватить все пространство вокруг. Упражнение поможет вам развить оба полушария мозга, что способствует развитию астрального видения. Достаточно смотреть так около 10 минут ежедневно.

Четвертый метод: видеть невидимое с закрытыми и открытыми глазами

Это одна из лучших техник развития ясновидения и астрального зрения!

Она заключается в том, чтобы расслабиться, закрыть глаза и разглядывать те картинки, которые появляются у вас перед закрытыми глазами, на обратной стороне век. Это называется психическим монитором человека.

1. Практик занимает положение лежа и расслабляет мышцы тела и лица. Он проходит вниманием все группы мышц.

2. Человек ощущает, что погрузился в легкое расслабленное состояние, мысли постепенно начнут исчезать. Он не пытается контролировать их. Они могут течь, просто не нужно на них реагировать.

3. Практикующий занимает позицию наблюдателя и начинает смотреть на черный экран перед собой. Это подобно тому, как рассматривать картины в музее или смотреть фильм в кинотеатре.

Постепенно человек начнет замечать, что темнота наполнена разными картинками, фигурами, которые быстро меняются. Его задача — просто наблюдать, что происходит на экране психического монитора.

4. После 15-30 минут созерцания практик открывает глаза и смотрит вверх, но рассматривает не сам потолок, а как бы воздух перед ним.

С опытом вы сможете увидеть много астральных визуальных эффектов с открытыми глазами! Вы можете наблюдать астральные видения, жителей Астрала и картины, идущие из подсознания.

Постепенно вы начнете видеть невидимое; замечать, что видите гораздо больше, понимаете людей так, как они сами себя не понимают. Жизнь легко покажет вам, как вы можете использовать свои сверхспособности: это поможет вам притянуть большой успех в свою жизнь!

Источник Учебное пособие по

: извлечение структурированных данных с помощью объекта машинного обучения - LUIS - Azure Cognitive Services

  • На чтение 9 минут

В этой статье

В этом руководстве извлеките структурированные данные из высказывания с помощью объекта машинного обучения.

Сущность с машинным обучением поддерживает концепцию декомпозиции модели, предоставляя сущности субстанций с функциями.

В этом руководстве вы узнаете, как:

  • Импортировать пример приложения
  • Добавить объект машинного обучения
  • Добавить субъект и функцию
  • Обучайте, тестируйте, публикуйте приложение
  • Получить прогноз объекта от конечной точки

Для этой статьи вы можете использовать бесплатную учетную запись LUIS и ее стартовый ключ, чтобы создать свое приложение LUIS.

Зачем использовать объект машинного обучения?

В этом руководстве добавлен объект машинного обучения для извлечения данных из высказывания пользователя.

Сущность определяет данные, извлекаемые из высказывания. Это включает в себя присвоение данным имени, типа (если возможно), любого разрешения данных, если есть двусмысленность, и точного текста, из которого состоят данные.

Для определения данных необходимо:

  • Создать объект
  • Обозначьте текст в примерах высказываний, представляющих объект. Эти помеченные примеры показывают LUIS, что такое сущность и где ее можно найти в высказывании.

Разложимость сущностей важна

Разложимость сущности важна как для прогнозирования намерений, так и для извлечения данных с помощью сущности.

Начните с объекта машинного обучения, который является начальным объектом верхнего уровня для извлечения данных. Затем разложите сущность на субъекты.

Хотя вы, возможно, не знаете, насколько детализирована ваша сущность, когда начинаете свое приложение, лучше всего начать с сущности машинного обучения, а затем разложить ее на под-сущности по мере развития вашего приложения.

В этом руководстве вы создаете объект машинного обучения для представления заказа для приложения для пиццы. Сущность извлечет текст, относящийся к заказу, размер и количество.

Код Пожалуйста, доставьте мне одну большую пиццу с сыром. следует извлечь одну большую пиццу с сыром в качестве заказа, затем также извлечь 1 для количества и большой для размера.

Скачать файл JSON для приложения

Загрузите и сохраните файл JSON приложения.

Импортировать файл JSON для приложения

  1. На портале LUIS на странице Мои приложения выберите + Новое приложение для разговора , затем Импортировать как JSON . Найдите сохраненный файл JSON с предыдущего шага. Менять название приложения не нужно. Выбрать Готово

  2. В разделе Manage на вкладке Versions выберите версию 0.1 , затем выберите Clone , чтобы клонировать версию, и присвойте ей новое имя ml-entity , затем выберите Done , чтобы завершить процесс клонирования.Поскольку имя версии используется как часть URL-маршрута, имя не может содержать какие-либо символы, недопустимые в URL-адресе.

    Подсказка

    Перед изменением приложения рекомендуется клонирование в новую версию. Когда вы закончите с изменением версии, экспортируйте версию (как файл .json или .lu) и проверьте файл в своей системе управления версиями.

  3. Выберите Build , затем Intents , чтобы увидеть намерения, основные строительные блоки приложения LUIS.

Создать объект с машинным обучением

Чтобы извлечь сведения о заказе пиццы, создайте объект верхнего уровня с машинным обучением Заказ .

  1. На странице Intents выберите намерение OrderPizza .

  2. В списке примеров высказываний выберите следующее высказывание.

    Пример заказа
    забрать большую пиццу с сыром чеддер с дополнительными анчоусами

    Начните выделение непосредственно перед крайним левым текстом pickup (# 1), затем перейдите сразу за крайний правый текст, anchovies (# 2 - это завершает процесс маркировки).Появится всплывающее меню. Во всплывающем окне введите имя объекта как Order (# 3). Затем выберите Order Create new entity из списка (# 4).

    Примечание

    Сущность не всегда будет целым высказыванием. В этом конкретном случае pickup указывает, как должен быть получен заказ. С концептуальной точки зрения, пикап должен быть частью помеченного объекта для заказа.

  3. В поле Выберите тип объекта выберите Добавить структуру , затем выберите Далее .Структура необходима для добавления таких элементов, как размер и количество.

  4. В поле Добавить подчиненные объекты (необязательно) выберите + в строке Порядок , затем добавьте Размер и Количество в качестве подчиненных объектов, затем выберите Создать .

Отредактируйте подчиненные объекты для улучшения извлечения

На предыдущих шагах создаются сущность и подчиненная сущность. Чтобы улучшить извлечение, добавьте объекты к подобъектам.

Улучшение извлечения размера с помощью списка фраз

  1. Выберите Entities в левом меню, затем выберите Order entity.

  2. На вкладке «Схема и функции » выберите подчиненный объект Размер , затем выберите + Добавить объект .

  3. Выберите Создать новый список фраз из раскрывающегося меню.

  4. В поле Создать новый список фраз введите имя SizePhraselist , затем введите значения: small , medium и large .Когда заполнится поле предложений , выберите очень большой и xl . Выберите Create , чтобы создать новый список фраз.

    Эта функция списка фраз помогает объекту Размер находить слова, связанные с размером, предоставляя ему примеры слов. Этот список фраз не обязательно должен включать каждое слово размера, но он должен включать слова, которые должны указывать размер.

Добавить объект SizeList

Добавление списка известных размеров, которые распознает клиентское приложение, также поможет извлечению.

  1. Выберите Entities в левом меню, затем выберите + Create .

  2. Задайте имя объекта как SizeListentity и установите Тип как List , чтобы его было легко идентифицировать по сравнению с SizePhraselist , созданным в предыдущем разделе.

  3. Добавьте размеры, которые ожидает клиентское приложение: Small , Medium , Large и XLarge , затем добавьте синонимы для каждого из них.Синонимами должны быть термины, которые пользователь вводит в чат-боте. Сущность извлекается с помощью сущности списка, когда она точно соответствует нормализованному значению или синонимам.

    Нормализованное значение Синонимы
    Малый cm, sml, крошечный, самый маленький
    Средний мкр, мкр, обычная, средняя, ​​средняя
    Большой lg, lrg, большой
    XLarge xl, самый большой, гигантский

Добавить функцию объекта SizeList

  1. Выберите Entities в левом меню, чтобы вернуться к списку объектов.

  2. Выберите Заказ из списка организаций.

  3. На вкладке «Схема и характеристики » выберите объект Размер , затем выберите + Добавить объект .

  4. Выберите @ SizeListentity из раскрывающегося списка.

Добавить предварительно созданный номер объекта

Добавление предварительно созданного числового объекта также поможет извлечению.

  1. Выберите Entities в левом меню, затем выберите Добавить предварительно созданный объект .

  2. Выберите Номер из списка, затем выберите Готово .

  3. Выберите Entities в левом меню, чтобы вернуться к списку объектов.

Добавить функцию предварительно созданного числового объекта

  1. Выберите Заказ из списка организаций.

  2. На вкладке «Схема и функции » выберите сущность Количество , затем выберите + Добавить функцию .

  3. Выберите @ номер из раскрывающегося списка.

Настроить необходимые функции

На странице сведений о сущности для сущности Order выберите звездочку, * , как для функции @ SizeList , так и для функции @ number . Звездочка появляется на той же метке, что и имя функции.

Пример высказывания на этикетке

Машинно обученный объект создан, и у подчиненных объектов есть функции.Чтобы завершить усовершенствование извлечения, примеры высказываний должны быть помечены под сущностями.

  1. Выберите Intents в левой навигации, затем выберите намерение OrderPizza .

  2. Чтобы открыть палитру объектов , выберите символ @ на контекстной панели инструментов.

  3. Выберите каждую строку объекта в палитре, затем используйте курсор палитры, чтобы выбрать объект в каждом примере высказывания.Когда вы закончите, список объектов должен выглядеть, как показано на следующем рисунке.

Обучить приложение

Чтобы обучить приложение, выберите Поезд . Обучение применяет изменения, такие как новые сущности и помеченные высказывания, к активной модели.

Добавить новый пример высказывания

  1. После обучения добавьте новый пример высказывания в намерение OrderPizza , чтобы увидеть, насколько хорошо LUIS понимает объект машинного обучения.

    Пример заказа
    Мне нужна большая пицца пепперони

    Общая верхняя сущность, Порядок помечена, а подэлемент Размер также помечен пунктирными линиями.

    Пунктирная линия указывает прогноз, основанный на текущем обученном приложении.

  2. Чтобы преобразовать прогноз в помеченную сущность, установите флажок в той же строке.

    На данный момент объект машинного обучения работает, потому что он может найти объект в новом примере высказывания. При добавлении примеров высказываний, если сущность не предсказана правильно, пометьте сущность и под-сущности. Если сущность предсказана правильно, обязательно подтвердите предсказания.

Обучить приложение применять изменения сущности к приложению

Выберите Train , чтобы обучить приложение этому новому высказыванию.

На этом этапе заказ содержит некоторые детали, которые можно извлечь (размер, количество и общий текст заказа).Идет дальнейшее уточнение сущности Порядка , такой как начинки для пиццы, тип корочки и дополнительные заказы. Каждый из них должен быть создан как субэлемент объекта Order .

Протестируйте приложение, чтобы проверить изменения

Протестируйте приложение с помощью интерактивной панели Test . Этот процесс позволяет вам ввести новое высказывание, а затем просмотреть результаты прогноза, чтобы увидеть, насколько хорошо работает активное обученное приложение. Прогноз намерения должен быть достаточно достоверным (выше 60%), а извлечение сущностей должно включать как минимум сущность Порядка .Детали объекта заказа могут отсутствовать, потому что этих нескольких высказываний недостаточно для обработки каждого случая.

  1. Выберите Test на верхней панели навигации.

  2. Введите высказывание 2 маленькие сырные пиццы для самовывоза и нажмите Enter. Активная модель предсказала правильное намерение с уверенностью более 60%.

  3. Выберите Проверить , чтобы увидеть прогнозы сущностей.

Опубликуйте приложение для доступа к нему с конечной точки HTTP

Чтобы получить прогноз LUIS в чат-боте или другом клиентском приложении, необходимо опубликовать приложение на конечной точке.

  1. Выберите Опубликовать в правом верхнем углу навигации.

  2. Выберите слот Production , затем выберите Изменить настройки , выберите Анализ настроений , затем выберите Готово .

  3. Выберите ссылку Доступ к URL-адресам конечной точки в уведомлении, чтобы перейти на страницу Ресурсы Azure . URL-адреса конечных точек перечислены как Пример запроса .

Получить прогноз намерения и объекта от конечной точки HTTP

  1. В разделе Управление (верхнее правое меню) на странице Ресурсы Azure (левое меню) скопируйте URL-адрес Пример запроса , а затем вставьте его в новую вкладку браузера.

    URL-адрес конечной точки выглядит в следующем формате с вашим собственным настраиваемым поддоменом, идентификатором приложения и ключом конечной точки, заменяющим APP-ID, и KEY-ID:

      https: //YOUR-CUSTOM-SUBDOMAIN.api.cognitive.microsoft.com/luis/prediction/v3.0/apps/APP-ID/slots/production/predict?subscription-key=KEY-ID&verbose=true&show-all-intents=true&log=true&query=YOUR_QUERY_HERE  
  2. Перейдите в конец URL-адреса в адресной строке и замените YOUR_QUERY_HERE тем же запросом, который вы ввели на интерактивной панели тестирования.

    2 маленькие сырные пиццы на самовывоз

    Последний параметр строки запроса - запрос , высказывание запрос .

      { "query": "2 маленькие сырные пиццы на самовывоз", "предсказание": { "topIntent": "Заказать пиццу", "намерения": { "OrderPizza": { «оценка»: 0,7812769 }, "Никто": { «оценка»: 0,0314020254 }, "Подтвердить": { «оценка»: 0,009299271 }, "Приветствие": { «оценка»: 0,007551549 } }, "entity": { "Порядок": [ { «Размер»: [ "маленький" ], «Количество»: [ 2 ] } ] } }, "SentimentAnalysis": { «Этикетка»: «нейтральный», "Счет": 0.98 } }  

Очистить ресурсы

Если больше не нужно, удалите приложение LUIS. Для этого выберите Мои приложения в верхнем левом меню. Выберите многоточие ( ... ) справа от имени приложения в списке приложений, выберите Удалить . Во всплывающем диалоговом окне Удалить приложение? , выберите ОК .

Следующие шаги

В этом руководстве приложение использует объект машинного обучения для определения намерения высказывания пользователя и извлечения деталей из этого высказывания.Использование объекта машинного обучения позволяет вам разложить детали объекта.

,

Базовый набор Entity Framework DbSet

Класс DbSet представляет коллекцию для данного объекта в модели и является шлюзом для операций базы данных с объектом. DbSet Классы добавляются как свойства в DbContext и по умолчанию отображаются в таблицы базы данных, которые принимают имя свойства DbSet . DbSet - это реализация шаблона репозитория

.
  открытый класс SampleContext: DbContext { общедоступный DbSet <Книга> Книги {получить; устанавливать; } public DbSet <Автор> Авторы {получить; устанавливать; } } публичный класс Автор { public int AuthorId {получить; устанавливать; } публичная строка FirstName {получить; устанавливать; } публичная строка LastName {получить; устанавливать; } общественная ICollection <Книга> Книги {получить; устанавливать; } } книга публичного класса {public int BookId {получить; устанавливать; } публичная строка Заголовок {получить; устанавливать; } общедоступный Автор Автор {получить; устанавливать; } public int AuthorId {получить; устанавливать; } }  

В приведенном выше примере два свойства DbSet были добавлены в класс DbContext .Первый представляет собой набор из объектов Book , который по соглашению отображается в таблицу базы данных с именем «Книги» после имени свойства. Второе свойство DbSet представляет коллекцию из объектов Author и отображается в таблицу с именем «Авторы».

Основные операции

,

Все, что вам нужно знать · Документация по использованию spaCy

Если вы новичок в spaCy, или просто хотите освежить в памяти некоторые основы НЛП и детали реализации - эта страница должна вас охватить. Каждый раздел будет объяснить одну из функций spaCy простым языком и примерами или иллюстрации. Некоторые разделы также снова появятся в руководствах по использованию в виде быстрое введение.

Помогите нам улучшить документы

Вы заметили ошибку или встретили непонятные объяснения? Мы всегда ценить улучшение предложения или запросы на вытягивание.Вы можете найти Ссылка «Предложить правки» внизу каждой страницы указывает на источник.

Пройдите бесплатный интерактивный курс

В этом курсе вы узнаете, как использовать spaCy для создания продвинутого естественного языка. понимание систем с использованием подходов на основе правил и машинного обучения. Это включает 55 упражнений с интерактивной практикой кодирования, множественный выбор вопросы и слайды.

Начать курс

В документации вы встретите упоминания о функциях spaCy и возможностей.Некоторые из них относятся к лингвистическим концепциям, а другие связаны с более общими функциями машинного обучения.

Имя Описание
Токенизация Сегментирование текста на слова, знаки препинания и т. Д.
Часть речи (POS) Маркировка Присваиваемое слово типы в токены, такие как глагол или существительное.
Анализ зависимостей Назначение синтаксических меток зависимости, описывающих отношения между отдельными токенами, такими как субъект или объект.
Лемматизация Назначение основных форм слов. Например, лемма «было» - это «быть», а лемма «крысы» - «крыса».
Обнаружение границ предложения (SBD) Поиск и сегментирование отдельных предложений.
Распознавание именованных объектов (NER) Маркировка именованных «реальных» объектов, таких как люди, компании или местоположения.
Связывание сущностей (EL) Устранение неоднозначности текстовых сущностей в уникальные идентификаторы в базе знаний.
Сходство Сравнение слов, фрагментов текста и документов и их сходства между собой.
Классификация текста Назначение категорий или меток всему документу или его частям.
Сопоставление на основе правил Поиск последовательностей токенов на основе их текстов и лингвистических аннотаций, аналогично регулярным выражениям.
Обучение Обновление и улучшение прогнозов статистической модели.
Сериализация Сохранение объектов в файлы или байтовые строки.

Статистические модели

Хотя некоторые функции spaCy работают независимо, другие требуют загружаемые статистические модели, которые позволяют spaCy прогнозировать лингвистические аннотации - например, является ли слово глаголом или существительным. ошалевший в настоящее время предлагает статистические модели для множества языков, которые могут быть устанавливаются как отдельные модули Python.Модели могут отличаться размером, скоростью, объемом памяти. использование, точность и данные, которые они включают. Выбранная вами модель всегда зависит о вашем варианте использования и текстах, с которыми вы работаете. Для универсального использования В этом случае небольшие стандартные модели всегда являются хорошим началом. Обычно они включают следующие компоненты:

  • Двоичные веса для теггера части речи, анализатора зависимостей и именованного распознаватель объектов для прогнозирования этих аннотаций в контексте.
  • Лексические записи в словаре, т.е.е. слова и их контекстно-независимые атрибуты, такие как форма или написание.
  • Файлы данных , такие как правила лемматизации и таблицы поиска.
  • Векторы слов , то есть многомерные смысловые представления слов, которые позволяют определить, насколько они похожи друг на друга.
  • Параметры конфигурации , такие как язык и настройки конвейера обработки, для перевода spaCy в правильное состояние при загрузке модели.

spaCy предоставляет различные лингвистические аннотации, чтобы дать вам представление о Грамматическая структура текста .Сюда входят типы слов, такие как части речь, и как слова связаны друг с другом. Например, если вы анализируя текст, очень важно, является ли существительное подлежащим предложение, или объект - или используется ли «google» как глагол, или относится ли веб-сайт или компанию в определенном контексте.

Загрузка моделей
  python -m spacy загрузить en_core_web_sm >>> import spacy >>> nlp = spacy.load ("en_core_web_sm")  

После того, как вы загрузили и установили модель, вы можете загрузить ее через spacy.нагрузка () . Это вернет Язык объект, содержащий все компоненты и данные, необходимые для обработки текста. Мы, как правило назовите это nlp . Вызов объекта nlp в строке текста вернет обработано Doc :

  import spacy nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp («Apple рассматривает возможность покупки британского стартапа за 1 миллиард долларов») для токена в документе: print (token.text, token.pos_, token.dep_)  

Несмотря на то, что Doc обрабатывается - e.грамм. разбить на отдельные слова и аннотированный - он по-прежнему содержит всю информацию исходного текста , например пробельные символы. Вы всегда можете получить смещение токена в исходную строку или реконструируйте оригинал, соединив токены и их конечный пробел. Таким образом, вы никогда не потеряете информацию при обработке текст с помощью spaCy.

Токенизация

Во время обработки spaCy сначала токенизирует текст, т.е. сегментирует его на слова, знаки препинания и так далее.Это делается путем применения правил, специфичных для каждого язык. Например, знаки препинания в конце предложения следует разделять. - тогда как «Великобритания» должен остаться один жетон. Каждый Doc состоит из отдельных токены, и мы можем перебирать их:

  import spacy nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp («Apple рассматривает возможность покупки британского стартапа за 1 миллиард долларов») для токена в документе: печать (token.text)  
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Apple ищу на покупка U.K. запуск для $ 1 млрд

Сначала необработанный текст разбивается на пробельные символы, аналогично text.split ('') . Затем токенизатор обрабатывает текст слева направо. На для каждой подстроки выполняется две проверки:

  1. Соответствует ли подстрока правилу исключения токенизатора? Например, «не надо» не содержит пробелов, но должен быть разделен на два токена: «do» и «Нет», а «У.K.» всегда должен оставаться один токен.

  2. Можно ли отделить префикс, суффикс или инфикс? Например, знаки препинания запятые, точки, дефисы или кавычки.

Если есть совпадение, правило применяется, и токенизатор продолжает цикл, начиная с недавно разделенных подстрок. Таким образом, spaCy может разделить комплекс , вложенные токены , такие как комбинации сокращений и множественных знаков препинания Метки.

  • Исключение токенизатора: Особое правило для разделения строки на несколько токены или предотвратить разделение токена, когда правила пунктуации приложенное.
  • Префикс: Знак (и) в начале, например $ , (, , ¿.
  • Суффикс: Знак (и) в конце, например, км , ) , , ! .
  • Инфикс: Знак (и) между ними, например - , - , /, .

Хотя правила пунктуации обычно довольно общие, исключения токенизатора сильно зависят от специфики конкретного языка.Вот почему каждый доступный язык имеет собственный подкласс, например Английский или Немецкий , который загружается в списки жестко закодированных данных и исключений правила.

📖 Правила токенизации

Чтобы узнать больше о том, как работают правила токенизации spaCy, подробно, как настроить и заменить токенизатор по умолчанию и как добавить данные для конкретного языка , см. руководства по использованию на добавление языков и настройка токенизатора.

Теги и зависимости части речи Требуется модель

После токенизации spaCy может проанализировать и тег для данного Doc .Это где появляется статистическая модель, которая позволяет spaCy для делать прогноз какой тег или метка наиболее вероятно применима в данном контексте. Модель состоит из двоичные данные и создается путем демонстрации системы достаточного количества примеров, чтобы она могла предсказания, которые обобщаются по всему языку, например, следующее за словом «The» в английском языке, скорее всего, является существительным.

Лингвистические аннотации доступны как Токен атрибутов. Как и многие библиотеки НЛП, spaCy кодирует все строки в хэш-значения , чтобы уменьшить использование памяти и улучшить эффективность.Итак, чтобы получить удобочитаемое строковое представление атрибута, мы необходимо добавить к его имени символ подчеркивания _ :

  import spacy nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp («Apple рассматривает возможность покупки британского стартапа за 1 миллиард долларов») для токена в документе: print (token.text, token.lemma_, token.pos_, token.tag_, token.dep_, token.shape_, token.is_alpha, token.is_stop)  
  • Текст: Исходный текст слова.
  • Лемма: Основная форма слова.
  • POS: Простой тег части речи UPOS.
  • Тег: Подробный тег части речи.
  • Dep: Синтаксическая зависимость, то есть отношение между токенами.
  • Форма: Форма слова - заглавные буквы, знаки препинания, цифры.
  • is alpha: Является ли токен альфа-символом?
  • is stop: Является ли токен частью стоп-листа, т. Е. Наиболее частыми словами язык?
xx

SY

соединение d
Текст Lemma POS Tag Dep Форма alpha stop
Apple apple PROPN 900 NNP

7 nsubj

Xxxxx True False
is be AUX VBZ x VBZ x 9016

aux

True
смотря look VERB VBG ROOT xxxx True

False при ADP IN Prep xx True True
покупка купить VERB VBG True False
U.K. u.k. ПРОПН ННП составной X.X. Ложь Ложь
запуск запуск NOUN NN dobj True32 xxxx 9016

False
для для ADP IN Prep xxx True True
$ $ Quantmod $ Ложь Ложь
1 1 НОМЕР CD4 Ложь Ложь
миллиардов миллиардов NUM CD pobj xxxx Истинно

0 Ложные 900 теги и ярлыки

Большинство тегов и ярлыков выглядят довольно абстрактно, и они различаются между языки. spacy.explain покажет вам краткое описание - например, spacy.explain ("VBZ") возвращает "глагол, настоящее время в единственном числе в третьем лице".

Используя встроенный визуализатор дисплея spaCy, вот что наше примерное предложение и его зависимости выглядят так:

📖 Тегирование и морфология части речи

Чтобы узнать больше о тегировании части речи и морфологии на основе правил, и как с перемещаться и эффективно использовать дерево синтаксического анализа , см. руководства по использованию на теги части речи и используя анализ зависимостей.

Именованные объекты Требуется модель

Именованная сущность - это «реальный объект», которому присвоено имя, например человек, страна, продукт или название книги. spaCy может распознать различные типы именованных сущностей в документ, запросив у модели прогноз . Потому что модели статистические и сильно зависят от примеров, на которых они обучались, это не всегда работает идеально и может потребоваться некоторая настройка позже, в зависимости от ваш вариант использования.

Именованные сущности доступны как свойство ents объекта Doc :

  import spacy nlp = spacy.load ("en_core_web_sm") doc = nlp («Apple рассматривает возможность покупки британского стартапа за 1 миллиард долларов») для Ent в док. центрах: печать (ent.text, ent.start_char, ent.end_char, ent.label_)  
  • Текст: Исходный текст объекта.
  • Начало: Индекс начала объекта в Doc .
  • Конец: Указатель конца объекта в Doc .
  • Этикетка: Метка объекта, т.е. тип.
Текст Начало Конец Этикетка Описание
Apple 0 5 ORG Компании, агентства, учреждения.
Великобритания 27 31 GPE Геополитическое образование, то есть страны, города, государства.
1 миллиард долларов 44 54 ДЕНЬГИ Денежное выражение, включая единицы.

Используя встроенный визуализатор дисплея spaCy, вот что Наш пример предложения и его именованные объекты выглядят так:

📖 Named Entity Recognition

Чтобы узнать больше о распознавании объектов в spaCy, как добавить свой собственный сущностей в документ и как обучать и обновлять прогнозы сущностей модели см. руководства по использованию на признание названного лица и обучение распознавателя именованных сущностей.

Векторы слов и сходство Требуется модель

Сходство определяется путем сравнения векторов слов или «встраивания слов», многомерные смысловые представления слова. Векторы слов могут быть генерируется с использованием такого алгоритма, как word2vec и обычно выглядят так:

 
banana.vector
array ([2.02280000e-01, -7.66180009e-02, 3.70319992e-01, 3.28450017e-02, -4.19569999e-01, 7.20689967e-02, -3.74760002e-01, 5.74599989e-02, -1.24009997e-02, 5.29489994e-01, -5.23800015e-01, -1.97710007e-01, -3.41470003e-01, 5.33169985e-01, -2.53309999e-02, 1.73800007e-01, 1.67720005e-01, 8.39839995e-01, 5.51070012e-02, 1.05470002e-01, 3.78719985e-01, 2.42750004e-01, 1.47449998e-02, 5.59509993e-01, 1.25210002e-01, -6.75960004e-01, 3.58420014e-01, 3.66849989e-01, 2.52470002e-03, -6.40089989e-01, -2.97650009e-01, 7.89430022e-01, 3.31680000e-01, -1.19659996e + 00, -4.71559986e-02, 5.31750023e-01], dtype = float32)
Важное примечание

Чтобы сделать их компактными и быстрыми, небольшие модели spaCy (все пакеты которые заканчиваются на sm ) не поставляются с векторами слов , а включают только контекстно-зависимые тензоры . Это означает, что вы все еще можете использовать подобие () методы для сравнения документов, промежутков и токенов - но результат не будет таким хорошо, и отдельным токенам не будут назначены векторы.Итак, чтобы использовать реальных векторов слов, вам необходимо загрузить более крупную модель:

  - python -m spacy загрузить en_core_web_sm + python -m spacy загрузить en_core_web_lg  

Модели со встроенными векторами слов делают их доступными как Token.vector Атрибут . Док. Вектор и Span.vector по умолчанию будет использовать среднее значение их токена векторы. Вы также можете проверить, имеет ли токен назначенный вектор, и получить L2 norm, который можно использовать для нормализации векторов.

  импорт прост. nlp = spacy.load ("en_core_web_md") tokens = nlp ("собака кошка банан afskfsd") для токена в токенах: print (token.text, token.has_vector, token.vector_norm, token.is_oov)  
  • Текст : исходный текст токена.
  • имеет вектор : Имеет ли токен векторное представление?
  • Норма вектора : Норма L2 вектора токена (квадратный корень из сумма значений в квадрате)
  • OOV : Вне словарного запаса

Слова «собака», «кошка» и «банан» довольно распространены в английском языке, поэтому они часть словарного запаса модели и поставляется с вектором.Слово «afskfsd» на другая рука встречается реже и выходит за рамки словарного запаса, поэтому ее вектор представление состоит из 300 измерений 0 , что означает практически не существует. Если ваше приложение получит пользу от большого словаря с больше векторов, вам следует рассмотреть возможность использования одной из более крупных моделей или загрузки в полный векторный пакет, например, en_vectors_web_lg , который включает более 1 миллион уникальных векторов .

spaCy может сравнить два объекта и сделать прогноз , насколько похожи они .Прогнозирование сходства полезно для построения рекомендательных систем. или отметка дубликатов. Например, вы можете предложить пользовательский контент, аналогично тому, что они сейчас просматривают, или обозначьте заявку в службу поддержки как дублировать, если он очень похож на уже существующий.

Каждый Doc , Span и Token поставляется с .similarity () , который позволяет сравнить его с другой объект и определите сходство. Конечно, сходство всегда субъективно - похожи ли «собака» и «кошка» на самом деле, зависит от того, как вы глядя на это.Модель подобия spaCy обычно предполагает довольно универсальный определение сходства.

  импорт прост. nlp = spacy.load ("en_core_web_md") tokens = nlp ("банан собака кошка") для token1 в токенах: для token2 в токенах: print (token1.text, token2.text, token1.similarity (token2))  

В этом случае прогнозы модели довольно точны. Собака очень похожа кошке, тогда как банан не очень похож ни на одну из них. идентичный очевидно, что токены на 100% похожи друг на друга (но не всегда точно 1.0 , г. из-за неточностей в векторной математике и с плавающей запятой).

📖 Векторы слов

Чтобы узнать больше о векторах слов, как их настроить и как загрузить собственных векторов в spaCy, см. Руководство по использованию на использование векторов слов и семантических сходств.

Когда вы вызываете nlp для текста, spaCy сначала токенизирует текст для создания Doc объект. Затем Doc обрабатывается в несколько этапов - это тоже называется конвейером обработки .Трубопровод, используемый модели по умолчанию состоят из теггера, парсера и объекта распознаватель. Каждый компонент конвейера возвращает обработанный Doc , который затем перешел к следующему компоненту.

  • Имя : ID компонента конвейера.
  • Компонент: реализация компонента в spaCy.
  • Создает: Объекты, атрибуты и свойства, измененные и заданные составная часть.
Имя Компонент Создает Описание
токенизатор Токенизатор Doc Сегментируйте текст на токены.
tagger Tagger Doc [i] .tag Назначьте теги части речи.
синтаксический анализатор DependencyParser Doc [i] .head , Doc [i] .dep , Doc.sent , Doc.noun_chunks ярлыки Назначить зависимости.
нер EntityRecognizer Док.ents , Doc [i] .ent_iob , Doc [i] .ent_type Обнаружение и маркировка именованных объектов.
textcat TextCategorizer Doc.cats Назначьте метки документа.
пользовательские компоненты Doc._.xxx , Token._.xxx , Span._.xxx Назначьте настраиваемые атрибуты, методы или свойства.

Конвейер обработки всегда зависит от статистической модели и ее возможностей.Например, конвейер может включать только распознаватель сущностей. компонент, если модель включает данные для прогнозирования меток объектов. это вот почему каждая модель будет указывать конвейер для использования в своих метаданных, как простой список, содержащий имена компонентов:

  "pipeline": ["tagger", "parser", "ner"]  
Имеет ли значение порядок компонентов конвейера? ¶

В spaCy v2.x статистические компоненты, такие как теггер или синтаксический анализатор независимы и не обмениваются данными между собой.Например, названный распознаватель объектов не использует никаких функций, установленных теггером и парсером, и поэтому на. Это означает, что вы можете поменять их местами или удалить отдельные компоненты из трубопровод, не затрагивая другие.

Однако пользовательские компоненты могут зависеть от аннотаций, установленных другими компонентами. Например, пользовательскому лемматизатору могут потребоваться присвоенные теги части речи, поэтому он будет работать, только если он будет добавлен после теггера. Парсер будет уважать предопределенные границы предложения, поэтому, если предыдущий компонент в конвейере устанавливает их прогнозы зависимости могут быть разными.Точно так же важно, если вы добавьте EntityRuler до или после статистического объекта распознаватель: если он был добавлен ранее, распознаватель сущностей примет существующий объекты во внимание при составлении прогнозов. EntityLinker , который разрешает именованные сущности в перед идентификаторами базы знаний должен стоять компонент конвейера, который распознает такие объекты, как EntityRecognizer .

Почему токенизатор особенный? ¶

Токенизатор является «специальным» компонентом и не является частью обычного конвейера.Он также не отображается в nlp.pipe_names . Причина в том, что может только действительно быть одним токенизатором, а все остальные компоненты конвейера принимают Doc и вернет его, токенизатор берет строку текста и превращает ее в Док. . Тем не менее, вы все равно можете настроить токенизатор. nlp.tokenizer - это записываемый, так что вы можете

.

Смотрите также

Piano Expert © 2012 - . All Rights Reserved.