SpacyPipeline组件，用于将图释元数据添加到作为文本图释的Doc、Token和Span对象。
spacyemoticon的Python项目详细描述
spacy emoticon:spacy的emoticon
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此扩展名是在“spacymoji<；https://pypi.org/project/spacymoji/>；”“spacy v2.0<；https://spacy.io/usage/v2>；”“扩展名和管道组件”中输入的，用于向“doc”对象添加文本emoticon元数据。检测由一个或多个字符或符号组成的文本表情符号。扩展名
设置自定义的“doc”、“token”和“span”属性。“is”emoticon“`、
和“`.”emoticon“`”。您可以阅读有关自定义管道的更多信息
组件和扩展属性
`here<；https://spacy.io/usage/processing pipeline s>；` ` ` ` `.
代码：：bash
pip install spacyemoticon
然后将组件添加到管道中的任何位置。代码：：python
import spacy
from spacy emoticon import emoticon
nlp.add_pipe（emoticon，first=true）
doc=nlp（u“这是一个测试：）<；\
assert doc[0].isu emoticon==false
assert doc[4].isu emoticon==true
assert len（doc.emoticon）==2
``spacyemoticon``只关心令牌文本，所以可以在一个空白的
``language``实例上使用（它应该适用于所有可用语言<；https://spacy.io/usage/usage/models/languages>；`languages>；`languages；应该适用于所有可用语言<；https://spacy.io/spaccy.io/usage/usage/models/models/models/languages；`languages；是的，或在带有加载模型的管道中。如果您正在加载模型，并且您的管道
包含标记器、解析器和实体识别器，请确保将emoticon
组件添加为“first=true”，以便在标记化之后、解析文档之前合并跨接。如果您的文本包含大量的表情符号，这甚至可以大大提高解析器的准确性。
available attributes
----
extension设置“doc”、“span”和“token”上的属性。您可以在初始化扩展时更改属性名。有关自定义组件和属性的详细信息，请参阅
“处理管道”文档lt；https://spacy.io/usage/processing pipelines custom components>；` ` ` `.
` ` ` ` `===========
` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` `索引，说明）``文档表情的元组。
``SPAN.\emoticon``list``（表情，索引，说明）``跨度表情的元组。
========
==--您可以定义以下设置：
==================
``nlp````语言``共享的``nlp``对象。用于使用共享的“vocab”初始化匹配器，并创建“doc”匹配模式。
“attrs”要在.\property上设置的元组属性。默认为``（'is emoticon'，'emoticon'）``。
``pattern`id``unicode id of match pattern，默认为`'emoticon``。可以更改以避免ID冲突。
``merge\u-spans``bool-merge-spans包含多字符表情符号，默认为``true`。将只合并组合的图释，结果是一个图标，而不是序列。
``lookup``dict可选的查找表，它将图释文本字符串映射到自定义描述，例如翻译或其他批注。
=============
。代码：：python
emoticon=emoticon（nlp，attrs=（'has_e'，'e'），lookup={u'：s'}）
nlp.add_pipe（emoticon）
doc=nlp（u“we can be:s heroes”）
assert doc[3]。\u.is_e
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此扩展名是在“spacymoji<；https://pypi.org/project/spacymoji/>；”“spacy v2.0<；https://spacy.io/usage/v2>；”“扩展名和管道组件”中输入的，用于向“doc”对象添加文本emoticon元数据。检测由一个或多个字符或符号组成的文本表情符号。扩展名
设置自定义的“doc”、“token”和“span”属性。“is”emoticon“`、
和“`.”emoticon“`”。您可以阅读有关自定义管道的更多信息
组件和扩展属性
`here<；https://spacy.io/usage/processing pipeline s>；` ` ` ` `.
代码：：bash
pip install spacyemoticon
然后将组件添加到管道中的任何位置。代码：：python
import spacy
from spacy emoticon import emoticon
nlp.add_pipe（emoticon，first=true）
doc=nlp（u“这是一个测试：）<；\
assert doc[0].isu emoticon==false
assert doc[4].isu emoticon==true
assert len（doc.emoticon）==2
``spacyemoticon``只关心令牌文本，所以可以在一个空白的
``language``实例上使用（它应该适用于所有可用语言<；https://spacy.io/usage/usage/models/languages>；`languages>；`languages；应该适用于所有可用语言<；https://spacy.io/spaccy.io/usage/usage/models/models/models/languages；`languages；是的，或在带有加载模型的管道中。如果您正在加载模型，并且您的管道
包含标记器、解析器和实体识别器，请确保将emoticon
组件添加为“first=true”，以便在标记化之后、解析文档之前合并跨接。如果您的文本包含大量的表情符号，这甚至可以大大提高解析器的准确性。
available attributes
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extension设置“doc”、“span”和“token”上的属性。您可以在初始化扩展时更改属性名。有关自定义组件和属性的详细信息，请参阅
“处理管道”文档lt；https://spacy.io/usage/processing pipelines custom components>；` ` ` `.
` ` ` ` `===========
` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` `索引，说明）``文档表情的元组。
``SPAN.\emoticon``list``（表情，索引，说明）``跨度表情的元组。
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==--您可以定义以下设置：
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``nlp````语言``共享的``nlp``对象。用于使用共享的“vocab”初始化匹配器，并创建“doc”匹配模式。
“attrs”要在.\property上设置的元组属性。默认为``（'is emoticon'，'emoticon'）``。
``pattern`id``unicode id of match pattern，默认为`'emoticon``。可以更改以避免ID冲突。
``merge\u-spans``bool-merge-spans包含多字符表情符号，默认为``true`。将只合并组合的图释，结果是一个图标，而不是序列。
``lookup``dict可选的查找表，它将图释文本字符串映射到自定义描述，例如翻译或其他批注。
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。代码：：python
emoticon=emoticon（nlp，attrs=（'has_e'，'e'），lookup={u'：s'}）
nlp.add_pipe（emoticon）
doc=nlp（u“we can be:s heroes”）
assert doc[3]。\u.is_e
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