Распознавание многословных выражений в Spacy

В документации Spacy не очень ясно, как использовать класс Matcher с несколькими фразами, но есть соответствие с несколькими фразами пример в репозитории Github.

Недавно я столкнулся с той же проблемой, и я понял, что она работает, как показано ниже. Мой текстовый файл содержит по одной записи в каждой строке с фразой и ее описанием, разделенными символом «::».

import spacy
import io
from spacy.matcher import PhraseMatcher

nlp = spacy.load('en')
text = nlp(u'Your text here')
rules = list()

# Create a list of tuple of phrase and description from the file
with io.open('textfile','r',encoding='utf8') as doc:
    rules = [tuple(line.rstrip('\n').split('::')) for line in doc]

# convert the phrase string to a spacy doc object 
rules = [(nlp(item[0].lower()),item[-1]) for item in rules ]

# create a dictionary for accessing value using the string as the index which is returned by matcher class
rules_dict = dict()
for key,val in rules:
    rules_dict[key.text]=val

# get just the phrases from rules list
rules_phrases = [item[0] for item in rules]

# match using the PhraseMatcher class
matcher = PhraseMatcher(nlp.vocab,rules_phrases)
matches = matcher(text)
result = list()

for start,end,tag,label,m in matches:
    result.append({"start":start,"end":end,"phrase":label,"desc":rules_dict[label]})
print(result)