Spacy英语语言模型加载时间过长

Question

我正在尝试使用python制作聊天机器人，为此我使用Spacy进行实体识别，因此我安装了预构建Spacy英语语言模型（medium），以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时，加载模型需要31秒，因为我在做聊天机器人，时间对我来说真的很重要。 需要你们所有人的指导，还有其他选择吗？任何帮助都将不胜感激

下面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')]

Answer 1

这非常慢，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，因为它只加载一次模型，并在每次函数调用中重新使用它：

import spacy

nlp = spacy.load("en")

def dostuff(text):
    return nlp(text)

您应该将应用程序更改为第二个示例。这并不特定于spaCy，但适用于您选择使用的任何类型的模型