spacy streamlit

Spacy-Streamlit: Spacy Building Backs for Spreamlit Apps

تحتوي هذه الحزمة على مرافق لتصور نماذج Spacy وبناء تطبيقات تفاعلية تعمل بالطاقة مع SPACELIT. ويشمل العديد من لبنات البناء التي يمكنك استخدامها في تطبيق SPEMATLIT الخاص بك ، مثل المرئيات للتبعيات النحوية ، والكيانات المسماة ، وتصنيف النص ، والتشابه الدلالي عبر متجهات الكلمات ، وسمات الرمز المميز ، والمزيد.

Quickstart

يمكنك تثبيت spacy-streamlit من PIP:

pip install spacy-streamlit

تتضمن الحزمة اللبنات الأساسية التي تتصل بـ STIPLELIT وإعداد جميع العناصر المطلوبة لك. يمكنك إما استخدام المكونات الفردية مباشرة ودمجها مع عناصر أخرى في التطبيق الخاص بك ، أو الاتصال بوظيفة visualize لتضمين المصور بأكمله.

قم بتنزيل نموذج اللغة الإنجليزية من Spacy للبدء.

python -m spacy download en_core_web_sm

ثم ضع رمز المثال التالي في ملف.

 # streamlit_app.py
import spacy_streamlit

models = [ "en_core_web_sm" , "en_core_web_md" ]
default_text = "Sundar Pichai is the CEO of Google."
spacy_streamlit . visualize ( models , default_text )

يمكنك بعد ذلك تشغيل تطبيقك باستخدام streamlit run streamlit_app.py . يجب أن يطفو التطبيق في متصفح الويب الخاص بك. ؟

؟ مثال: 01_out-of-the-box.py

استخدم المرئي المدمج مع إعدادات مخصصة خارج الصندوق.

streamlit run https://raw.githubusercontent.com/explosion/spacy-streamlit/master/examples/01_out-of-the-box.py

؟ مثال: 02_custom.py

استخدم المكونات الفردية في تطبيقك الحالي.

streamlit run https://raw.githubusercontent.com/explosion/spacy-streamlit/master/examples/02_custom.py

؟ API

مكونات البشر

يمكن استخدام هذه الوظائف في تطبيق SPEREMLIT الخاص بك. يدعون إلى streamlit تحت غطاء محرك السيارة وإعداد العناصر المطلوبة.

وظيفة visualize

تضمين المصور الكامل مع مكونات محددة.

 import spacy_streamlit

models = [ "en_core_web_sm" , "/path/to/model" ]
default_text = "Sundar Pichai is the CEO of Google."
visualizers = [ "ner" , "textcat" ]
spacy_streamlit . visualize ( models , default_text , visualizers )

دعوى	يكتب	وصف
models	قائمة [str] / dict [str ، str]	أسماء نماذج Spacy القابلة للتحميل (مسارات أو أسماء الحزم). تصبح النماذج قابلة للاختيار من خلال القائمة المنسدلة. يمكن أن تكون إما قائمة بالأسماء أو الأسماء المعينة إلى أوصاف لعرضها في القائمة المنسدلة.
default_text	شارع	النص الافتراضي للتحليل عند التحميل. الإعدادات الافتراضية إلى "" .
default_model	اختياري [STR]	الاسم الاختياري للنموذج الافتراضي. إذا لم يتم تعيينه ، يتم استخدام النموذج الأول في قائمة models .
visualizers	قائمة [str]	أسماء المرئيات لإظهار. الإعدادات الافتراضية لـ ["parser", "ner", "textcat", "similarity", "tokens"] .
ner_labels	اختياري [قائمة [str]]	ملصقات ner لتشمل. إذا لم يتم تعيينه ، فسيتم استخدام جميع الملصقات الموجودة في مكون خط أنابيب "ner" .
ner_attrs	قائمة [str]	سمات Span الموضحة في جدول الكيانات المسماة. انظر visualizer.py للحصول على الافتراضات.
token_attrs	قائمة [str]	سمات الرمز المميز لإظهار في الرمز المميز. انظر visualizer.py للحصول على الافتراضات.
similarity_texts	Tuple [str ، str]	النصوص الافتراضية للمقارنة في مرئي التشابه. الإعدادات الافتراضية لـ ("apple", "orange") .
show_json_doc	بول	إظهار زر لتبديل تمثيل json Doc . الافتراضات إلى True .
show_meta	بول	إظهار زر لتبديل meta.json من خط الأنابيب الحالي. الافتراضات إلى True .
show_config	بول	إظهار زر لتبديل config.cfg من خط الأنابيب الحالي. الافتراضات إلى True .
show_visualizer_select	بول	إظهار القائمة المنسدلة الشريط الجانبي لتحديد المرئيات لعرضها (استنادًا إلى المرئيات الممكّنة). الإعدادات الافتراضية إلى False .
sidebar_title	اختياري [STR]	العنوان الموضح في الشريط الجانبي. الافتراضات إلى None .
sidebar_description	اختياري [STR]	الوصف الموضح في الشريط الجانبي. يقبل النص الذي تم تنظيمه.
show_logo	بول	أظهر شعار Spacy في الشريط الجانبي. الافتراضات إلى True .
color	اختياري [STR]	التجريبي: اللون الأساسي لاستخدامه في بعض عناصر واجهة المستخدم الرئيسية ( None لتعطيل الاختراق). الإعدادات الافتراضية إلى "#09A3D5" .
get_default_text	قابلة للاستدعاء [[لغة] ، str]	الاختياري القابل للاتصال الذي يأخذ كائن nlp الذي تم تحميله حاليًا ويعيد النص الافتراضي. يمكن استخدامها لتوفير النصوص الافتراضية الخاصة باللغة. إذا كانت الوظيفة تُرجع None ، فسيتم استخدام قيمة default_text ، إن وجدت. الافتراضات إلى None .

وظيفة visualize_parser

تصور علامات التبعية وعلامات جزء الكلام باستخدام مرئيات displacy Spacy.

 import spacy
from spacy_streamlit import visualize_parser

nlp = spacy . load ( "en_core_web_sm" )
doc = nlp ( "This is a text" )
visualize_parser ( doc )

دعوى	يكتب	وصف
doc	Doc	كائن Doc Spacy لتصور.
الكلمة الرئيسية فقط
title	اختياري [STR]	عنوان كتلة المرئيات.
key	اختياري [STR]	المفتاح المستخدم للمكون الباقي لاختيار الملصقات.
manual	بول	العلم الذي يدل على ما إذا كانت وسيطة DOC هي كائن DOC أو قائمة بالديكتات التي تحتوي على معلومات تحليل.
displacy_options	اختياري [DICT]	قاموس الخيارات التي سيتم نقلها إلى طريقة عرض الإزاحة لإنشاء HTML ليتم تقديمها. انظر: https://spacy.io/api/top-level#options-dep

وظيفة visualize_ner

تصور الكيانات المسماة في Doc باستخدام SPACY's displacy Visualizer.

 import spacy
from spacy_streamlit import visualize_ner

nlp = spacy . load ( "en_core_web_sm" )
doc = nlp ( "Sundar Pichai is the CEO of Google." )
visualize_ner ( doc , labels = nlp . get_pipe ( "ner" ). labels )

دعوى	يكتب	وصف
doc	Doc	كائن Doc Spacy لتصور.
الكلمة الرئيسية فقط
labels	التسلسل [str]	التسميات لإظهار في المنسدلة.
attrs	قائمة [str]	سمات السبان للعرض في جدول الكيان.
show_table	بول	سواء لإظهار جدول من الكيانات وسماتها. الافتراضات إلى True .
title	اختياري [STR]	عنوان كتلة المرئيات.
colors	DICT [str ، str]	يمتد قاموس الألوان للكيان لتصور ، مع مفاتيح كملصقات وألوان مقابلة كقيم. سيتم إهمال هذه الحجة قريبًا. في المستقبل ، يجب تمرير ARG COLORS في arg displacy_options مع "الألوان" المفتاح.)
key	اختياري [STR]	المفتاح المستخدم للمكون الباقي لاختيار الملصقات.
manual	بول	العلم الذي يدل على ما إذا كانت وسيطة DOC هي كائن DOC أو قائمة بالديكتات التي تحتوي على كيان تمتد
معلومة.
displacy_options	اختياري [DICT]	قاموس الخيارات التي سيتم نقلها إلى طريقة عرض الإزاحة لإنشاء HTML ليتم تقديمها. انظر https://spacy.io/api/top-level#displacy_options-ent.

وظيفة visualize_spans

تصور يمتد في Doc باستخدام SPACY's displacy Visualizer.

 import spacy
from spacy_streamlit import visualize_spans

nlp = spacy . load ( "en_core_web_sm" )
doc = nlp ( "Sundar Pichai is the CEO of Google." )
span = doc [ 4 : 7 ]  # CEO of Google
span . label_ = "CEO"
doc . spans [ "job_role" ] = [ span ]
visualize_spans ( doc , spans_key = "job_role" , displacy_options = { "colors" : { "CEO" : "#09a3d5" }})

دعوى	يكتب	وصف
doc	Doc	كائن Doc Spacy لتصور.
الكلمة الرئيسية فقط
spans_key	التسلسل [str]	الذي يمتد مفتاح تقديم الامتدادات من. الافتراضي هو "SC".
attrs	قائمة [str]	السمات على امتداد الكيان المراد تصنيفها. يتم عرض السمات فقط عندما تكون وسيطة show_table صحيحة.
show_table	بول	سواء لإظهار جدول من الفترات وسماتها. الافتراضات إلى True .
title	اختياري [STR]	عنوان كتلة المرئيات.
manual	بول	العلم الذي يدل على ما إذا كانت وسيطة DOC هي كائن DOC أو قائمة بالديكتات التي تحتوي على معلومات تمتد.
displacy_options	اختياري [DICT]	قاموس الخيارات التي سيتم نقلها إلى طريقة عرض الإزاحة لإنشاء HTML ليتم تقديمها. انظر https://spacy.io/api/top-level#displacy_options-span.

وظيفة visualize_textcat

تصور فئات النص التي تنبأ بها مصنف نص مدرب.

 import spacy
from spacy_streamlit import visualize_textcat

nlp = spacy . load ( "./my_textcat_model" )
doc = nlp ( "This is a text about a topic" )
visualize_textcat ( doc )

دعوى	يكتب	وصف
doc	Doc	كائن Doc Spacy لتصور.
الكلمة الرئيسية فقط
title	اختياري [STR]	عنوان كتلة المرئيات.

visualize_similarity

تصور التشابه الدلالي باستخدام ناقلات كلمة النموذج. سيظهر تحذيرًا إذا لم تكن هناك متجهات في النموذج.

 import spacy
from spacy_streamlit import visualize_similarity

nlp = spacy . load ( "en_core_web_lg" )
visualize_similarity ( nlp , ( "pizza" , "fries" ))

دعوى	يكتب	وصف
nlp	Language	كائن nlp المحمّل مع المتجهات.
default_texts	Tuple [str ، str]	النصوص الافتراضية للمقارنة على الحمل. الإعدادات الافتراضية لـ ("apple", "orange") .
الكلمة الرئيسية فقط
threshold	يطفو	عتبة لما يعتبر "مشابهًا". إذا كانت درجة التشابه أكبر من العتبة ، تظهر النتيجة على أنها مماثلة. الافتراضات إلى 0.5 .
title	اختياري [STR]	عنوان كتلة المرئيات.

وظيفة visualize_tokens

تصور الرموز في Doc وسماتها.

 import spacy
from spacy_streamlit import visualize_tokens

nlp = spacy . load ( "en_core_web_sm" )
doc = nlp ( "This is a text" )
visualize_tokens ( doc , attrs = [ "text" , "pos_" , "dep_" , "ent_type_" ])

دعوى	يكتب	وصف
doc	Doc	كائن Doc Spacy لتصور.
الكلمة الرئيسية فقط
attrs	قائمة [str]	أسماء سمات الرمز المميز للاستخدام. انظر visualizer.py للحصول على الافتراضات.
title	اختياري [STR]	عنوان كتلة المرئيات.

المساعدون المخبأة

يحاول هؤلاء المساعدون ذاكرة التخزين المؤقت للنماذج المحملة وإنشاء كائنات Doc .

وظيفة process_text

معالجة نص مع نموذج لاسم معين وإنشاء كائن Doc . يدعو إلى مساعد load_model لتحميل النموذج.

 import streamlit as st
from spacy_streamlit import process_text

spacy_model = st . sidebar . selectbox ( "Model name" , [ "en_core_web_sm" , "en_core_web_md" ])
text = st . text_area ( "Text to analyze" , "This is a text" )
doc = process_text ( spacy_model , text )

دعوى	يكتب	وصف
model_name	شارع	اسم طراز Spacy قابل للتحميل. يمكن أن يكون اسم المسار أو الحزمة.
text	شارع	النص للمعالجة.
عودة	Doc	الوثيقة المصنعة.

وظيفة load_model

قم بتحميل نموذج Spacy من مسار أو حزمة مثبتة وإرجاع كائن nlp تم تحميله.

 import streamlit as st
from spacy_streamlit import load_model

spacy_model = st . sidebar . selectbox ( "Model name" , [ "en_core_web_sm" , "en_core_web_md" ])
nlp = load_model ( spacy_model )

دعوى	يكتب	وصف
name	شارع	اسم طراز Spacy قابل للتحميل. يمكن أن يكون اسم المسار أو الحزمة.
عودة	Language	كائن nlp المحمّل.