我有一篇德语文本，我想对其应用词形还原。如果不可能进行词形还原，那么我也可以接受词干提取。
Data:这是我的德语文本：
mails=['Hallo. Ich spielte am frühen Morgen und ging dann zu einem Freund. Auf Wiedersehen', 'Guten Tag Ich mochte Bälle und will etwas kaufen. Tschüss']
Goal:应用词形还原后，它应该类似于以下内容：
mails_lemma=['Hallo. Ich spielen am früh Morgen und gehen dann zu einer Freund. Auf Wiedersehen', 'Guten Tag Ich mögen Ball und wollen etwas kaufen Tschüss']
我尝试使用 spacy
conda 安装-c conda-forge spacy
python -m spacy 下载 de_core_news_md
import spacy
from spacy.lemmatizer import Lemmatizer
lemmatizer = Lemmatizer()
[lemmatizer.lookup(word) for word in mails]
我看到以下问题。
-
我的数据是由句子而不是单个单词构成的
-
就我而言，空间词形还原似乎甚至对单个单词也不起作用。
你能告诉我这是如何运作的吗？
只需将其包装到一个循环中并获取每个标记的引理：
import spacy
nlp = spacy.load('de_core_news_md')
mails=['Hallo. Ich spielte am frühen Morgen und ging dann zu einem Freund. Auf Wiedersehen', 'Guten Tag Ich mochte Bälle und will etwas kaufen. Tschüss']
mails_lemma = []
for mail in mails:
doc = nlp(mail)
result = ' '.join([x.lemma_ for x in doc])
mails_lemma.append(result)
Output:
['hallo . ich spielen am früh Morgen und gehen dann zu einer Freund . Auf Wiedersehen ',
'Guten tagen ich mögen Ball und wollen etwas kaufen . Tschüss']
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