spacy streamlit

Spacy-Streamlit: bloques de construcción de espacios para aplicaciones aerodinámicas

Este paquete contiene utilidades para visualizar modelos Spacy y construir aplicaciones interactivas con spacy con simplificación. Incluye varios bloques de construcción que puede usar en su propia aplicación aerodinámica, como visualizadores para dependencias sintácticas , entidades nombradas , clasificación de texto , similitud semántica a través de vectores de palabras, atributos de token y más.

Inicio rápido

Puede instalar spacy-streamlit desde PIP:

pip install spacy-streamlit

El paquete incluye bloques de construcción que llaman a simplificar y configurar todos los elementos requeridos para usted. Puede usar los componentes individuales directamente y combinarlos con otros elementos en su aplicación, o llamar a la función visualize para incrustar todo el visualizador.

Descargue el modelo en inglés de Spacy para comenzar.

python -m spacy download en_core_web_sm

Luego coloque el siguiente código de ejemplo en un archivo.

 # 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 )

Luego puede ejecutar su aplicación con streamlit run streamlit_app.py . La aplicación debe aparecer en su navegador web. ?

? Ejemplo: 01_out-of-the-box.py

Use el visualizador integrado con configuraciones personalizadas fuera de la caja.

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

? Ejemplo: 02_custom.py

Use componentes individuales en su aplicación existente.

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

? API

Componentes de visualizador

Estas funciones se pueden utilizar en su aplicación de transmisión. Llaman a streamlit debajo del capó y configuran los elementos requeridos.

función visualize

Incruste el visualizador completo con componentes seleccionados.

 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 )

Argumento	Tipo	Descripción
models	Lista [str] / dict [str, str]	Nombres de modelos Spacy cargables (rutas o nombres de paquetes). Los modelos se vuelven seleccionables a través de un menú desplegable. Puede ser una lista de nombres o los nombres asignados a descripciones para mostrar en el menú desplegable.
default_text	stri	Texto predeterminado para analizar en la carga. El valor predeterminado es "" .
default_model	Opcional [STR]	Nombre opcional del modelo predeterminado. Si no se establece, se utiliza el primer modelo en la lista de models .
visualizers	Lista [STR]	Nombres de visualizadores para mostrar. El valor predeterminado es ["parser", "ner", "textcat", "similarity", "tokens"] .
ner_labels	Opcional [Lista [STR]]	Etiquetas ner para incluir. Si no se establece, se utilizarán todas las etiquetas presentes en el componente de la tubería "ner" .
ner_attrs	Lista [STR]	Atributos de SPAN que se muestran en la tabla de entidades nombradas. Consulte visualizer.py para obtener valores predeterminados.
token_attrs	Lista [STR]	Los atributos del token para mostrar en Token Visualizer. Consulte visualizer.py para obtener valores predeterminados.
similarity_texts	Tuple [str, str]	Los textos predeterminados para comparar en el visualizador de similitud. El valor predeterminado es ("apple", "orange") .
show_json_doc	bool	Mostrar botón para alternar la representación JSON del Doc . El valor predeterminado es True .
show_meta	bool	Mostrar botón para alternar meta.json de la tubería actual. El valor predeterminado es True .
show_config	bool	Mostrar botón para alternar config.cfg de la tubería actual. El valor predeterminado es True .
show_visualizer_select	bool	Muestre desplegable de la barra lateral para seleccionar visualizadores para mostrar (según los visualizadores habilitados). El valor predeterminado es False .
sidebar_title	Opcional [STR]	Título que se muestra en la barra lateral. Predeterminado no a None .
sidebar_description	Opcional [STR]	Descripción que se muestra en la barra lateral. Acepta texto con formato en formato de Markdown.
show_logo	bool	Muestre el logotipo de Spacy en la barra lateral. El valor predeterminado es True .
color	Opcional [STR]	Experimental: color primario para usar para algunos de los principales elementos de la interfaz de usuario ( None para deshabilitar el hack). El valor predeterminado es "#09A3D5" .
get_default_text	Llamable [[idioma], str]	Callable opcional que toma el objeto nlp cargado actualmente y devuelve el texto predeterminado. Se puede usar para proporcionar textos predeterminados específicos del lenguaje. Si la función no devuelve None , se usa el valor de default_text , si está disponible. Predeterminado no a None .

función visualize_parser

Visualice el análisis de dependencia y las etiquetas de parte del discurso utilizando el visualizador displacy de 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 )

Argumento	Tipo	Descripción
doc	Doc	El objeto Spacy Doc para visualizar.
solo por palabras clave
title	Opcional [STR]	Título del bloque de visualizador.
key	Opcional [STR]	Clave utilizada para el componente de transmisión para seleccionar etiquetas.
manual	bool	FLAG Significando si el argumento DOC es un objeto DOC o una lista de dicts que contienen información de análisis.
displacy_options	Opcional [dict]	Diccionario de opciones que se pasarán al método de renderizado de desplazamiento para generar el HTML que se representará. Ver: https://spacy.io/api/top-level#options-dep

función visualize_ner

Visualice las entidades nombradas en un Doc utilizando el visualizador displacy de Spacy.

 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 )

Argumento	Tipo	Descripción
doc	Doc	El objeto Spacy Doc para visualizar.
solo por palabras clave
labels	Secuencia [str]	Las etiquetas para mostrar en el menú desplegable de etiquetas.
attrs	Lista [STR]	El SPAN atribuye a mostrar en la tabla Entity.
show_table	bool	Si mostrar una tabla de entidades y sus atributos. El valor predeterminado es True .
title	Opcional [STR]	Título del bloque de visualizador.
colors	Dict [str, str]	Diccionario de colores para que la entidad se extienda visualizar, con teclas como etiquetas y colores correspondientes como valores. Este argumento estará en desuso pronto. En el futuro, los colores arg deben pasar en el arg displacy_options con la clave "Colors".)
key	Opcional [STR]	Clave utilizada para el componente de transmisión para seleccionar etiquetas.
manual	bool	FLAG Significando si el argumento DOC es un objeto DOC o una lista de dicts que contienen la amplia intervalo de entidad
información.
displacy_options	Opcional [dict]	Diccionario de opciones que se pasarán al método de renderizado de desplazamiento para generar el HTML que se representará. Ver https://spacy.io/api/top-level#display_options-ent.

función visualize_spans

Visualice los tramos en un Doc utilizando el visualizador displacy de Spacy.

 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" }})

Argumento	Tipo	Descripción
doc	Doc	El objeto Spacy Doc para visualizar.
solo por palabras clave
spans_key	Secuencia [str]	Que abarca la clave para renderizar los tramos. El valor predeterminado es "SC".
attrs	Lista [STR]	Los atributos en el período de la entidad para ser etiquetados. Los atributos se muestran solo cuando el argumento show_table es verdadero.
show_table	bool	Si mostrar una tabla de tramos y sus atributos. El valor predeterminado es True .
title	Opcional [STR]	Título del bloque de visualizador.
manual	bool	FLAG Significando si el argumento DOC es un objeto DOC o una lista de dicts que contienen información de la entidad.
displacy_options	Opcional [dict]	Diccionario de opciones que se pasarán al método de renderizado de desplazamiento para generar el HTML que se representará. Ver https://spacy.io/api/top-level#display_optionsspan.

función visualize_textcat

Visualice las categorías de texto predichas por un clasificador de texto capacitado.

 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 )

Argumento	Tipo	Descripción
doc	Doc	El objeto Spacy Doc para visualizar.
solo por palabras clave
title	Opcional [STR]	Título del bloque de visualizador.

visualize_similarity

Visualice la similitud semántica utilizando los vectores de palabras del modelo. Mostrará una advertencia si no hay vectores presentes en el modelo.

 import spacy
from spacy_streamlit import visualize_similarity

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

Argumento	Tipo	Descripción
nlp	Language	El objeto nlp cargado con vectores.
default_texts	Tuple [str, str]	Los textos predeterminados para comparar en la carga. El valor predeterminado es ("apple", "orange") .
solo por palabras clave
threshold	flotar	Umbral para lo que se considera "similar". Si la puntuación de similitud es mayor que el umbral, el resultado se muestra como similar. El valor predeterminado es 0.5 .
title	Opcional [STR]	Título del bloque de visualizador.

función visualize_tokens

Visualice los tokens en un Doc y sus atributos.

 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_" ])

Argumento	Tipo	Descripción
doc	Doc	El objeto Spacy Doc para visualizar.
solo por palabras clave
attrs	Lista [STR]	Los nombres del token atribuyen a usar. Consulte visualizer.py para obtener valores predeterminados.
title	Opcional [STR]	Título del bloque de visualizador.

Ayudantes en caché

Estos ayudantes intentan almacenar en caché de modelos cargados y crearon objetos Doc .

function process_text

Procese un texto con un modelo de un nombre de pila y cree un objeto Doc . Llama al ayudante load_model para cargar el modelo.

 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 )

Argumento	Tipo	Descripción
model_name	stri	Nombre del modelo de Spacy cargable. Puede ser el nombre de la ruta o el paquete.
text	stri	El texto para procesar.
Devolución	Doc	El documento procesado.

función load_model

Cargue un modelo SPacy desde una ruta o paquete instalado y devuelva un objeto nlp cargado.

 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 )

Argumento	Tipo	Descripción
name	stri	Nombre del modelo de Spacy cargable. Puede ser el nombre de la ruta o el paquete.
Devolución	Language	El objeto nlp cargado.