大家好，我最近发现spaCY是一种有趣的识别句子语法的方式，我尝试了一些简单的例子，它确实有效，但当我试图让它识别短句中的”it”主语时，效果不太好，有没有办法提高准确性？我提到的那句话是”do you like it?”，在这种情况下，”it”是真正的主语。当我启动程序时，spaCY识别出”you”是主语，而不是”it”。

有什么好方法可以避免这种”错误”？这是我使用的简单代码：

import spacysentence = input('insert sentence: \n\n')nlp = spacy.load('en')sent = sentencedoc=nlp(sent)sub_toks = [tok for tok in doc if (tok.dep_ == "nsubj") ]print(sub_toks) print()

回答：

事实上，这不是spaCY的问题，而是语法问题。在句子

Do you like it?

中，spaCY告诉你的主语是”you”。”it”是动词”like”的宾语。你可能需要浏览一下主语的Wiki页面和宾语的Wiki页面。

如果你正在寻找”it”作为主语的句子，spaCY可以帮助你做到这一点。

sent = nlp("it is very good")for token in sent:    print(token, token.dep_)>> it nsubj>> is ROOT>> very advmod>> good acomp

在这种情况下，spaCY正确地报告”it”是名词主语，并且token.dep等于'nsubj'。相反，如果你真正想要的是直接宾语，那么从这个输出可以看出：

sent = nlp("do you like it")for token in sent:    print(token, token.dep_)>> do aux>> you nsubj>> like ROOT>> it dobj

你应该寻找token.dep_ == 'dobj'的标记。如果你也想要间接宾语，你还可以检查'iobj'。你可以在这里阅读更多关于这些依赖关系的角色这里。