Модель русского языка для библиотеки spaCy

Преимущества модели ru2

Оно старается определять не только x.pos_, но и x.lemma_ -- лемму слова (например, для существительных лемма совпадает с формой: "именительный падеж, единственное число") (edited)

Установка

Инсталляция сейчас не супер-простая, кроме того, thinc не всегда из коробки работает. Зависимости из проекта spacy-ru нужны только если вы собираетесь повторять обучение моделей для spacy-ru или повторять ноутбуки.

Установка и использование ru2 модели:

для примера установки модели в окружении conda, вы можете ознакомится с Dockerfile

установить pymorphy2==0.8

pip: pip install pymorphy2==0.8
conda: к сожалению в репозиторях anaconda данный пакет доступен только для платформы osx-64 conda install -c romanp pymorphy2==0.8

установить spacy==2.0.12

pip: pip install spacy==2.0.12
conda: conda install --c conda-forge spacy==2.0.12

Скопировать каталог ru2 из репозитория себе в проект: git clone https://github.com/buriy/spacy-ru.git && cp -r ./spacy-ru/ru2/. /my_project_distination/ru2

После этого нужно загрузить модели с морфологией и синтаксисом

import spacy
sample_sentences = "Привет Миру! Как твои дела? Сегодня неплохая погода."
if __name__ == '__main__':
    nlp = spacy.load('ru2')
    nlp.add_pipe(nlp.create_pipe('sentencizer'), first=True)
    doc = nlp(sample_sentences)
    for s in doc.sents:
    	print(list(['lemma "{}" from text "{}"'.format(t.lemma_, t.text) for t in s]))

Если нужна модель с pymorphy2 в качестве лемматизатора и POS: nlp = spacy.load('ru2', disable=['tagger', 'parser', 'NER'])

Пример в Docker контейнере

вы можете попробовать пример использования ru2 модели:

git clone https://github.com/buriy/spacy-ru.git
cd spacy-ru
docker build -t spacy:ru2 .
docker run --rm spacy:ru2

Предупреждения и возможные проблемы

Если нужен работающий thinc на GPU, то, возможно, нужно исправить (явно указать) путь к cuda и переустановить библиотеку:

pip uninstall -y thinc
CUDA_HOME=/usr/local/cuda pip install --no-cache-dir thinc\<6.11