spaCy Matcher i PhraseMatcher

Przetwarzanie języka naturalnego z użyciem spaCy

Azadeh Mobasher

Principal Data Scientist

Matcher w spaCy

Wzorce RegEx mogą być złożone, trudne do odczytu i debugowania.
spaCy oferuje czytelną alternatywę klasy produkcyjnej: klasę Matcher.

import spacy
from spacy.matcher import Matcher

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("Good morning, this is our first day on campus.")

matcher = Matcher(nlp.vocab)

Matcher w spaCy

Wyniki dopasowania zawierają indeksy tokenów start i end dopasowanego wzorca.

pattern = [{"LOWER": "good"}, {"LOWER": "morning"}]

matcher.add("morning_greeting", [pattern])

matches = matcher(doc)
for match_id, start, end in matches:
    print("Start token: ", start, " | End token: ", end, 
          "| Matched text: ", doc[start:end].text)

>>> Start token:  0  | End token:  2 | Matched text:  Good morning

Rozszerzona składnia Matchera

Umożliwia używanie operatorów przy definiowaniu wzorców dopasowania.
Operatory analogiczne do in, not in i operatorów porównania w Pythonie

Atrybut	Typ wartości	Opis
`IN`	dowolny	Wartość atrybutu należy do listy
`NOT_IN`	dowolny	Wartość atrybutu *nie* należy do listy
`==`, `>=`, `<=`, `>`, `<`	int, float	Operatory porównania równości i nierówności

Rozszerzona składnia Matchera

Użycie operatora IN do dopasowania good morning i good evening

doc = nlp("Good morning and good evening.")
matcher = Matcher(nlp.vocab)
pattern = [{"LOWER": "good"}, {"LOWER": {"IN": ["morning", "evening"]}}]
matcher.add("morning_greeting", [pattern])
matches = matcher(doc)

Wynik dopasowania z operatorem IN

for match_id, start, end in matches:
    print("Start token: ", start, " | End token: ", end,
          "| Matched text: ", doc[start:end].text)

>>> Start token:  0  | End token:  2 | Matched text:  Good morning
Start token:  3  | End token:  5 | Matched text:  good evening

PhraseMatcher w spaCy

Klasa PhraseMatcher dopasowuje długą listę fraz w podanym tekście.

from spacy.matcher import PhraseMatcher
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
matcher = PhraseMatcher(nlp.vocab)
terms = ["Bill Gates", "John Smith"]

PhraseMatcher w spaCy

Wyniki PhraseMatcher zawierają indeksy tokenów start i end dopasowanego wzorca

patterns = [nlp.make_doc(term) for term in terms]
matcher.add("PeopleOfInterest", patterns)

doc = nlp("Bill Gates met John Smith for an important discussion regarding 
           importance of AI.")

matches = matcher(doc)
for match_id, start, end in matches:
    print("Start token: ", start, " | End token: ", end, 
          "| Matched text: ", doc[start:end].text)

>>> Start token:  0  | End token:  2 | Matched text:  Bill Gates
Start token:  3  | End token:  5 | Matched text:  John Smith

PhraseMatcher w spaCy

Można użyć argumentu attr klasy PhraseMatcher

matcher = PhraseMatcher(nlp.vocab, attr = "LOWER")

terms = ["Government", "Investment"]
patterns = [nlp.make_doc(term) for term in terms]
matcher.add("InvestmentTerms", patterns)
doc = nlp("It was interesting to the investment division of the government.")

matcher = PhraseMatcher(nlp.vocab, attr = "SHAPE")

terms = ["110.0.0.0", "101.243.0.0"]
patterns = [nlp.make_doc(term) for term in terms]
matcher.add("IPAddresses", patterns)
doc = nlp("The tracked IP address was 234.135.0.0.")

Czas na ćwiczenia!

Przetwarzanie języka naturalnego z użyciem spaCy