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我正在尝试使用 python 制作一个聊天机器人,为此我使用 Spacy 进行实体识别,因此我安装了预构建的 Spacy 英语语言模型(中)来从用户话语中提取实体,但问题是当我加载模型以从用户话语中提取实体加载模型需要 31 秒,因为我正在使聊天机器人时间在我的情况下非常重要。需要大家的指导,还有其他选择吗?任何帮助将非常感激
以下是从用户话语中提取实体的代码:
import spacy
import time
def extractEntity(userUtterance):
''' This funtion returns a list of tuple a tuple contain
(entity Name, Entity Type)
We use pre build spacy english language model to extract entities
'''
start_time = time.process_time()
nlp = spacy.load("en")
print(time.process_time() - start_time, "seconds") # prints the time taken to load the model
docx = nlp(userUtterance)
listOfTyples = [(word.text, spacy.explain(word.label_)) for word in docx.ents]
return listOfTyples
if __name__ == "__main__":
print(extractEntity("I want to go to London, can you book my flight for wednesday"))
输出:
31.0 seconds
[('London', 'Countries, cities, states'), ('wednesday', 'Absolute or relative dates or periods')]
最佳答案
这真的很慢,因为它为每个句子加载模型:
import spacy
def dostuff(text):
nlp = spacy.load("en")
return nlp(text)
这并不慢,因为它加载模型一次并在每个函数调用中重复使用它:
import spacy
nlp = spacy.load("en")
def dostuff(text):
return nlp(text)
您应该将您的应用程序更改为类似于第二个示例。这并非特定于 spaCy,但您选择使用的任何类型的模型都会出现这种情况。
关于python - Spacy 英语语言模型加载时间太长,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61643370/
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