Python 有没有办法在spaCy中使用根标记检索整个名词块？

我对使用spaCy非常陌生。我已经阅读了几个小时的文档，我仍然不知道是否有可能做到我的问题。无论如何

正如标题所说，有没有一种方法可以使用包含名词组块的标记来获取该名词组块。例如，给定以下句子：

"Autonomous cars shift insurance liability toward manufacturers"

当我只有

“cars”

令牌时，是否有可能获得

“autonomous”

名词块？下面是我尝试使用的场景的一个示例片段

startingSentence = "Autonomous cars and magic wands shift insurance liability toward manufacturers"
doc = nlp(startingSentence)
noun_chunks = doc.noun_chunks

for token in doc:
    if token.dep_ == "dobj":
        print(child) # this will print "liability"

        # Is it possible to do anything from here to actually get the "insurance liability" token?

---

任何帮助都将不胜感激。谢谢

通过检查标记是否位于某个名词块跨度中，您可以轻松找到包含已识别标记的名词块：

doc = nlp("Autonomous cars and magic wands shift insurance liability toward manufacturers")
interesting_token = doc[7] # or however you identify the token you want
for noun_chunk in doc.noun_chunks:
    if interesting_token in noun_chunk:
        print(noun_chunk)

en_core_web_sm和spacy 2.0.18的输出不正确，因为

shift

未标识为动词，因此您会得到：

魔杖转移保险责任

使用en_core_web_md，它是正确的：

保险责任

---

（在文档中包含真正模棱两可的示例是有意义的，因为这是一个现实的场景（），但如果新用户模棱两可，以至于分析在不同版本/模型之间不稳定，则会让他们感到困惑。）

通过检查标记是否在一个名词块跨度中，您可以轻松找到包含已识别标记的名词块：

doc = nlp("Autonomous cars and magic wands shift insurance liability toward manufacturers")
interesting_token = doc[7] # or however you identify the token you want
for noun_chunk in doc.noun_chunks:
    if interesting_token in noun_chunk:
        print(noun_chunk)

en_core_web_sm和spacy 2.0.18的输出不正确，因为

shift

未标识为动词，因此您会得到：

魔杖转移保险责任

使用en_core_web_md，它是正确的：

保险责任

---

（在文档中包含真正模棱两可的示例是有意义的，因为这是一个现实的场景（），但如果新用户的分析不够模棱两可，以致于跨版本/模型的分析不稳定，则会让他们感到困惑。）

这是否能够适用于存在同名名词块的情况，比如说。“蓝色的飞机正在飞越红色的飞机”非常感谢！您必须识别所需的“平面”标记，例如doc[2]vs.doc[8]或deprel nsubj vs.pobj，但是一旦您选择了一个标记，就可以清楚地知道它在分析中与哪个名词块重叠。谢谢！这有助于我为这个项目设定一个方向。这是否能够适用于有同名名词块的情况，比如说。“蓝色的飞机正在飞越红色的飞机”非常感谢！您必须识别所需的“平面”标记，例如doc[2]vs.doc[8]或deprel nsubj vs.pobj，但是一旦您选择了一个标记，就可以清楚地知道它在分析中与哪个名词块重叠。谢谢！这有助于我为这个项目确定我需要做的事情的方向。