spaCy-ltp

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This repo is inspired by spaCy-stanza

In this repo, we wraps LTP 4(Language Technology Platform) library, so you can use LTP models (including 'cws', 'pos', 'dep' and 'ner') in a spaCy pipline

Using this wrapper, you'll be able to use the following tasks, computed by your pretrained LTP model:

• Chinese word segmentation (cws): Doc and its tokens
• Part-of-speech tagging (pos): token.tag_
• Dependency parsing (dep): token.dep_, token.head
• Named entity recognition (ner): doc.ents, token.ent_type

Requirements

spacy v3.x
ltp v4.2.x

Usage & Example

from ltp import LTP
import spacy_ltp

# [Optional] Download the LTP model if necessary
LTP('LTP/small')

# Initialize the pipeline
nlp = spacy_ltp.load_pipeline('LTP/small')

doc = nlp("华东师范大学是教育部和上海市人民政府重点共建的综合性研究型全国重点大学。")
for token in doc:
    print(token.text, token.tag_, token.dep_, token.head, token.ent_type_) 

Text	TAG	DEP	HEAD	ENT
华东	ns	ATT	师范大学	Ni
师范大学	n	SBV	是	Ni
是	v	HED	是
教育部	ni	SBV	共建	Ni
和	c	LAD	人民政府
上海市	ns	ATT	人民政府	Ni
人民政府	i	COO	教育部	Ni
重点	d	ADV	共建
共建	v	ATT	大学
的	u	RAD	共建
综合性	n	ATT	大学	Ni
研究型	b	ATT	大学	Ni
全国	n	ATT	大学	Ni
重点	n	ATT	大学	Ni
大学	n	VOB	是	Ni
。	wp	WP	是

for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)

ENT	TYPE
华东师范大学	Ni
教育部	Ni
上海人民政府	Ni
综合性研究型全国重点大学	Ni