spacy中的依存句法分析可视化

Question

运行久了会报错，运行后如图2，localhost5000在浏览器无法打开。有大神指定怎么搞嘛？

import spacy
from spacy import displacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp(u"book me a flight to Gra")


displacy.serve(doc, style= "dep")

Using the 'dep' visualizer
Serving on http://0.0.0.0:5000 ...

Answer 1

以下回答参考 皆我百晓生、券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答，并由本人整理回复。

要使用Spacy库进行中文和英文的依存句法分析，并将结果以图表形式展示出来，我们可以使用spacy库中的内置函数displacy。以下是一个基本的示例，展示了如何创建一个简单的依存句法分析并将其转换为图表。

首先，确保你已经安装了spacy库：

pip install spacy

然后，你可以使用以下Python脚本来完成你的任务：

import spacy
from spacy import displacy

# 加载英文模型
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

# 输入文本
text = u"book me a flight to Gra"

# 对输入文本进行分词
doc = nlp(text)

# 创建依存句法树
tree = doc._.parse()

# 将依存句法树转换为图表
displacy.render(tree, style='dep', jupyter=True)

这段代码首先加载了一个英文模型（在这个例子中是英文），然后对给定的文本进行了分词。接下来，它使用_.parse()方法生成了一个依存句法树。最后，displacy.render()函数将这个树转换为图表格式，并且可以在Jupyter notebook或其他支持matplotlib的环境中显示。

注意：如果你的系统上没有Jupyter Notebook或Matplotlib，请确保你的计算机上有可以运行这些库的环境。此外，如果en_core_web_sm模型不是你想要使用的模型之一，你需要提供正确的模型路径。

如果你遇到任何问题，或者想了解更多关于Spacy的详细信息，我建议你在Spacy官方文档上查找帮助，那里提供了详细的API文档、教程和其他资源。