Python 有可能在spacy中独立进行柠檬化吗？

我正在使用spacy对数据进行预处理，以便进行情绪分析

我想做的是：

1） 柠檬化
2） 柠檬化词的词性标注

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但是，由于spacy在调用解析器时一次完成所有过程，因此所有计算都要进行两次。是否有禁用非必需计算的选项？

查看该语言。调用方法以查看各种过程是如何按顺序应用的。没有多少，基本上是：

doc = nlp.tokenizer(text)
nlp.tagger(doc)
nlp.parser(doc)
nlp.entity(doc)

如果需要不同的序列，只需编写自己的函数以不同的方式将它们串在一起

不过，我不确定你的要求是否有道理。如果将POS标记器应用于柠檬化文本，统计模型可能不会很好地执行。屈折后缀是重要的特征