问题描述
我一直在学习关于词形还原的教程 -> https://www.machinelearningplus.com/nlp/lemmatization-examples-python/
如 spacy lemmatization 部分所述，我加载了 'en-core-web-sm' 模型，解析并提取了给定句子中每个单词的词条。
我的代码如下
nlp = spacy.load('en_core_web_sm',disable=['parser','ner'])
sentence = "The striped bats are hanging on their feet for best"
doc = nlp(sentence)
lemmatized_spacy_output = " ".join([token.lemma_ for token in doc])
print(lemmatized_spacy_output)
用于输入
"The striped bats are hanging on their feet for best"
它给出的输出为
the stripe bat be hang on their foot for good
而预期的输出是
the strip bat be hang on -PRON- foot for good'
可以看出，stripes 单词应该被识别为动词，但由于某种原因它被归类为名词（因为输出是条带，而不是条带）。
此外，它不识别人称代词，而是按原样提供标记。
我已经尝试了很多 github 和 stackoverflow 问题，但没有一个针对我的查询。
解决方法
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