Nlp 空间动词突出显示？

就像空间置换在html中渲染实体高亮一样

import spacy
from spacy import displacy
nlp = spacy.load('en')
doc1 = nlp(u'This is a google sentence.')
doc2 = nlp(u'This is another sentence.')
html = displacy.render([doc1, doc2], style='ent', page=True)

如何突出显示给定文本中的所有动词

from __future__ import unicode_literals
import spacy,en_core_web_sm
import textacy
nlp = en_core_web_sm.load()
sentence = 'The cat jumped quickly over the wall.'
doc = textacy.Doc(sentence, lang='en_core_web_sm')
for token in doc:
    if (token.pos_ == 'VERB'):
        print(token.text)

这里的输出将以绿色突出显示！怎么做

类似的东西

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通过在

render（）

或

service（）

上设置

manual=True

，可以使用displacy-ent界面高亮显示自定义实体。 下面是一个简单的例子：

sentence = [{'text': 'The cat jumped quickly over the wall.',
    'ents': [{'start': 8, 'end':14, 'label': 'VERB'}],
    'title': None}]

displacy.render(sentence, style='ent', manual=True)

此外，为了获得所需格式的数据，您可以进行依赖项解析，并使用它来获取

start

和

end

值