使用Spacy从文本中提取信息

Question

我想建立一个模型，以提取网站收集

的个人数据。第一步，我取消下图：

image

从这些句子中，我只想提取包含单词<的< em> “个人信息”

我使用了以下代码，但我没有得到我想要的结果：

def find_names(text):

    names = []

    # spacy doc
    doc = nlp(text)

    # pattern
    pattern = [{'LOWER':'personal'},
          {'LOWER':'data'}]
            
    # Matcher class object 
    matcher = Matcher(nlp.vocab) 
    matcher.add("names", [pattern]) 

    matches = matcher(doc)


    # finding patterns in the text
    for i in range(0,len(matches)):
    
        # match: id, start, end
        token = doc[matches[i][1]:matches[i][2]]
        # append token to list
        names.append(str(token))


    return names

# apply function
df2['PM_Names'] = df2['Sent'].apply(find_names)

输出：

图像

我想用单词 “个人信息”提取整个句子em>仅。