能否在不支持阿拉伯语的SpaCy中使用预训练Arabert模型？替换en_core_web_lg可行吗？

SpaCy本身不支持阿拉伯语，能否将SpaCy与预训练Arabert模型结合使用？是否可以修改以下代码，使其加载bert-large-arabertv02而非en_core_web_lg？

原代码：

!python -m spacy download en_core_web_lg
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_lg")

调用AraBertV.02的示例代码：

from arabert.preprocess import ArabertPreprocessor
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

model_name="aubmindlab/bert-large-arabertv02"
arabert_prep = ArabertPreprocessor(model_name=model_name)  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_name)

可以将SpaCy与Arabert模型结合使用，但无法直接用spacy.load()加载Arabert（两者模型格式不兼容），需要借助spacy-transformers库实现集成，具体修改方案如下：

1. 安装依赖 #

先安装所需的库：

pip install spacy spacy-transformers arabert transformers

2. 整合Arabert到SpaCy管道 #

通过自定义分词器和SpaCy的TransformersLanguage类，把Arabert的预处理和模型接入SpaCy：

import spacy
from spacy_transformers import TransformersLanguage, TransformersTokenizer
from arabert.preprocess import ArabertPreprocessor
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# 初始化Arabert组件
model_name = "aubmindlab/bert-large-arabertv02"
arabert_prep = ArabertPreprocessor(model_name=model_name)
hf_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
hf_model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

# 自定义分词器，集成Arabert预处理逻辑
class ArabertSpacyTokenizer(TransformersTokenizer):
    def __call__(self, text):
        processed_text = arabert_prep.preprocess(text)
        return super().__call__(processed_text)

# 创建SpaCy语言实例，接入Arabert模型
nlp = TransformersLanguage(
    vocab=None,
    model=hf_model,
    tokenizer=ArabertSpacyTokenizer(hf_tokenizer),
    config={"model_max_length": hf_tokenizer.model_max_length}
)

# 测试使用
doc = nlp("أهلاً بك في العالم العربي")
print([token.text for token in doc])
# 可通过doc._.trf_data获取Arabert的模型输出张量

注意事项 #

• spacy-transformers负责衔接SpaCy和Hugging Face模型，让你能用SpaCy的API调用Arabert
• 必须先执行Arabert的预处理，因为该模型对输入文本有特定格式要求（如处理阿拉伯语特殊字符、方言变体等）
• 如果需要词性标注、命名实体识别等完整NLP功能，可以基于此管道进一步扩展，或结合社区提供的阿拉伯语SpaCy模型

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Reem