spacy streamlit

Spacy-Streamlit: Spacy Building Blocs pour les applications rationalisées

Ce package contient des services publics pour visualiser les modèles Spacy et créer des applications interactives alimentées par Spacy avec rationalisation. Il comprend divers blocs de construction que vous pouvez utiliser dans votre propre application rationalisée, comme les visualiseurs pour les dépendances syntaxiques , les entités nommées , la classification du texte , la similitude sémantique via des vecteurs de mots, des attributs de jetons, etc.

Start

Vous pouvez installer spacy-streamlit à partir de PIP:

pip install spacy-streamlit

Le package comprend des blocs de construction qui appellent le rationalisation et configurent tous les éléments requis pour vous. Vous pouvez soit utiliser directement les composants individuels et les combiner avec d'autres éléments de votre application, soit appeler la fonction visualize pour intégrer l'ensemble du visualiseur.

Téléchargez le modèle anglais depuis Spacy pour commencer.

python -m spacy download en_core_web_sm

Mettez ensuite l'exemple de code suivant dans un fichier.

 # 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 )

Vous pouvez ensuite exécuter votre application avec streamlit run streamlit_app.py . L'application doit apparaître dans votre navigateur Web. ?

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

Utilisez le visualiseur intégré avec des paramètres personnalisés prêts à l'emploi.

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

? Exemple: 02_custom.py

Utilisez des composants individuels dans votre application existante.

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

? API

Composants de visualiseur

Ces fonctions peuvent être utilisées dans votre application Streamlit. Ils appellent dans streamlit sous le capot et installent les éléments requis.

fonction visualize

Entrez le visualiseur complet avec des composants sélectionnés.

 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 )

Argument	Taper	Description
models	Liste [Str] / Dict [Str, Str]	Noms des modèles de spacy chargés (chemins ou noms de packages). Les modèles deviennent sélectionnables via une liste déroulante. Peut être une liste de noms ou les noms mappés aux descriptions à afficher dans la liste déroulante.
default_text	Str	Le texte par défaut analyse sur la charge. Par défaut "" .
default_model	Facultatif [Str]	Nom facultatif du modèle par défaut. Si ce n'est pas défini, le premier modèle de la liste des models est utilisé.
visualizers	Liste [Str]	Noms des visualiseurs à montrer. Par défaut est ["parser", "ner", "textcat", "similarity", "tokens"] .
ner_labels	Facultatif [liste [Str]]	Étiquettes NER à inclure. S'il n'est pas défini, toutes les étiquettes présentes dans le composant du pipeline "ner" seront utilisées.
ner_attrs	Liste [Str]	Attributs Span indiqués dans le tableau des entités nommées. Voir visualizer.py pour les valeurs par défaut.
token_attrs	Liste [Str]	Attributs de jetons à afficher dans le visualiseur de jetons. Voir visualizer.py pour les valeurs par défaut.
similarity_texts	Tuple [str, str]	Les textes par défaut à comparer dans le visualiseur de similitude. Par défaut ("apple", "orange") .
show_json_doc	bool	Afficher le bouton pour basculer la représentation JSON du Doc . Par défaut est True .
show_meta	bool	Afficher le bouton pour basculer meta.json du pipeline actuel. Par défaut est True .
show_config	bool	Afficher le bouton pour basculer config.cfg du pipeline actuel. Par défaut est True .
show_visualizer_select	bool	Afficher la liste déroulante de la barre latérale pour sélectionner les visualiseurs à afficher (en fonction des visualiseurs activés). Par défaut est False .
sidebar_title	Facultatif [Str]	Titre montré dans la barre latérale. Par défaut à None .
sidebar_description	Facultatif [Str]	Description montrée dans la barre latérale. Accepte le texte de la marque de marque.
show_logo	bool	Montrez le logo Spacy dans la barre latérale. Par défaut est True .
color	Facultatif [Str]	Expérimental: couleur primaire à utiliser pour certains des principaux éléments de l'interface utilisateur ( None pour désactiver le piratage). Par défaut "#09A3D5" .
get_default_text	Callable [[Langue], Str]	Calable facultatif qui prend l'objet nlp actuellement chargé et renvoie le texte par défaut. Peut être utilisé pour fournir des textes par défaut spécifiques à la langue. Si la fonction ne renvoie None , la valeur de default_text est utilisée, si disponible. Par défaut à None .

fonction visualize_parser

Visualisez l'analyse de dépendance et les balises d'une partie du discours à l'aide du visualiseur 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 )

Argument	Taper	Description
doc	Doc	L'objet Spacy Doc à visualiser.
mot-clé uniquement
title	Facultatif [Str]	Titre du bloc Visualizer.
key	Facultatif [Str]	Clé utilisé pour le composant STAILLIT pour sélectionner des étiquettes.
manual	bool	Flag signifiant si l'argument DOC est un objet DOC ou une liste de dicts contenant des informations d'analyse.
displacy_options	Facultatif [dict]	Dictionnaire des options à transmettre à la méthode de rendu de déshumation pour générer le HTML à rendre. Voir: https://spacy.io/api/top-level#options-dep

fonction visualize_ner

Visualisez les entités nommées dans un Doc en utilisant le visualiseur 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 )

Argument	Taper	Description
doc	Doc	L'objet Spacy Doc à visualiser.
mot-clé uniquement
labels	Séquence [str]	Les étiquettes à afficher dans les étiquettes déroulantes.
attrs	Liste [Str]	Les attributs de Span à afficher dans la table des entités.
show_table	bool	S'il faut montrer un tableau d'entités et leurs attributs. Par défaut est True .
title	Facultatif [Str]	Titre du bloc Visualizer.
colors	Dict [str, str]	Dictionnaire des couleurs pour que l'entité s'étend à visualiser, avec des clés comme étiquettes et des couleurs correspondantes que les valeurs. Cet argument sera bientôt obsolète. À l'avenir, les couleurs arg doivent être transmises dans les displacy_options arg avec la clé "couleurs".)
key	Facultatif [Str]	Clé utilisé pour le composant STAILLIT pour sélectionner des étiquettes.
manual	bool	Flag signifiant si l'argument DOC est un objet DOC ou une liste de dicts contenant une entité
information.
displacy_options	Facultatif [dict]	Dictionnaire des options à transmettre à la méthode de rendu de déshumation pour générer le HTML à rendre. Voir https://spacy.io/api/top-level#displacy_options-ent.

fonction visualize_spans

Visualisez des étendues dans un Doc en utilisant le visualiseur de 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" }})

Argument	Taper	Description
doc	Doc	L'objet Spacy Doc à visualiser.
mot-clé uniquement
spans_key	Séquence [str]	Qui s'étend sur la clé pour faire des étendues. La valeur par défaut est "SC".
attrs	Liste [Str]	Les attributs de la duprès de l'entité à étiqueter. Les attributs ne sont affichés que lorsque l'argument show_table est vrai.
show_table	bool	S'il faut montrer un tableau de portées et leurs attributs. Par défaut est True .
title	Facultatif [Str]	Titre du bloc Visualizer.
manual	bool	Flag signifiant si l'argument DOC est un objet DOC ou une liste de dicts contenant des informations sur la portée de l'entité.
displacy_options	Facultatif [dict]	Dictionnaire des options à transmettre à la méthode de rendu de déshumation pour générer le HTML à rendre. Voir https://spacy.io/api/top-level#displacy_options-span.

fonction visualize_textcat

Visualisez les catégories de texte prédites par un classificateur de texte formé.

 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 )

Argument	Taper	Description
doc	Doc	L'objet Spacy Doc à visualiser.
mot-clé uniquement
title	Facultatif [Str]	Titre du bloc Visualizer.

visualize_similarity

Visualisez la similitude sémantique à l'aide des vecteurs de mots du modèle. Montrera un avertissement si aucun vecteur n'est présent dans le modèle.

 import spacy
from spacy_streamlit import visualize_similarity

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

Argument	Taper	Description
nlp	Language	L'objet nlp chargé avec des vecteurs.
default_texts	Tuple [str, str]	Les textes par défaut à comparer sur la charge. Par défaut ("apple", "orange") .
mot-clé uniquement
threshold	flotter	Seuil pour ce qui est considéré comme "similaire". Si le score de similitude est supérieur au seuil, le résultat est montré comme similaire. Par défaut à 0.5 .
title	Facultatif [Str]	Titre du bloc Visualizer.

fonction visualize_tokens

Visualisez les jetons dans un Doc et leurs attributs.

 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_" ])

Argument	Taper	Description
doc	Doc	L'objet Spacy Doc à visualiser.
mot-clé uniquement
attrs	Liste [Str]	Les noms des attributs de jetons à utiliser. Voir visualizer.py pour les valeurs par défaut.
title	Facultatif [Str]	Titre du bloc Visualizer.

Aides mises en cache

Ces aides tentent de mettre en cache des modèles chargés et de créer des objets Doc .

fonction process_text

Traitez un texte avec un modèle d'un nom donné et créez un objet Doc . Appelle l'assistance load_model pour charger le modèle.

 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 )

Argument	Taper	Description
model_name	Str	Nom du modèle Spacy chargé. Peut être le nom du chemin ou du package.
text	Str	Le texte à traiter.
Rendements	Doc	Le document traité.

Fonction load_model

Chargez un modèle spacy à partir d'un chemin d'accès ou du package installé et renvoyez un objet nlp chargé.

 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 )

Argument	Taper	Description
name	Str	Nom du modèle Spacy chargé. Peut être le nom du chemin ou du package.
Rendements	Language	L'objet nlp chargé.