英文版原书代码网址在：https://github.com/PacktPublishing/Hands-On-Artificial-Intelligence-for-Banking
我的建议是：
- 你可以先试着跑一下英文版原书代码。
- 当遇到以下问题的时候再来看看讲解视频和这里的中文版代码：
- 觉得英文版原书代码太难，一时难以理解。
- 无法下载Twitter数据
- 没有quandl订阅无法下载数据
- 想支持中文版的数据，但是原书没有针对中文版的代码。
- 当你理解掌握了讲解视频和这里的中文版代码之后，推荐你再去试试英文版原书代码，说不定就能看懂了。
此处的中文版代码主要修改了如下几处：
- 针对中文环境做了一些处理。
- 把一些需要付费才能使用的库和工具换成了免费的库和工具
- 为了降低学习门槛，把部分代码和数据做了部分汉化。本书作者是专家，但我的定位是科普工作者，所以降低学习门槛，让更多的人学习到这些技术是我的主要责任。如果你有其他方面的追求，可以直接看英文版原书代码网址：https://github.com/PacktPublishing/Hands-On-Artificial-Intelligence-for-Banking
- 第7章例子2：技术讲解视频：上市公司年报分析 。相关源代码：第7章/例子2上市公司公告之年报/第7章第2个例子一气呵成版.py 。spaCy支持中文
- 第9章聊天机器人例子：技术讲解视频：基于Neo4J知识图谱的聊天机器人 。相关源代码：第9章/聊天机器人/原书例子汉化版.py 。
- 本书的定位是一本入门科普书籍，并且主要以业务为主为基础去讲技术。如果想入门，想了解业务和技术如何结合，这本书很适合你。如果想深入研究技术，你需要观看其他书籍。
- AI的技术和工具更新实在是太快了，里面所讲的技术和工具我也只有部分天天在用，有些技术和工具我自己都处于研究阶段。本书和这系列技术讲解视频的目的是给与你一张系统性的地图以及搜索关键词。真正要想掌握还是需要你拿着这张地图实地旅游一下，遇到问题能够用书中的搜索关键词去搜索相关资料，要做项目的时候脑海里面有个意识，知道要用哪些技术和工具。
需要下载 https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_lg-3.2.0/en_core_web_lg-3.2.0-py3-none-any.whl 到本地然后用如下命令安装
pip install en_core_web_lg-3.2.0-py3-none-any.whl
如果需要中文，则按照类似的方法去 https://github.com/explosion/spacy-models/releases/tag/zh_core_web_sm-3.3.0 下载对应的预训练模型到本地再进行安装。
pip install zh_core_web_sm-3.2.0-py3-none-any.whl
可以参考 https://blog.csdn.net/WZY31014332886/article/details/104605887/
如果对中文支持效果不好，有三种方法：
方法1：换一个预训练模型，你可以把如下四个预训练模型都试一遍：
- https://github.com/explosion/spacy-models/releases/tag/zh_core_web_sm-3.3.0
- https://github.com/explosion/spacy-models/releases/tag/zh_core_web_md-3.3.0
- https://github.com/explosion/spacy-models/releases/tag/zh_core_web_lg-3.3.0
- https://github.com/explosion/spacy-models/releases/tag/zh_core_web_trf-3.3.0
方法2：修改分词库 方法3：自定义命名实体规则
https://tushare.pro/register?reg=515486
http://www.cninfo.com.cn/new/index
首先Spacy是支持中文的，如果用Spacy效果不理想，可以考虑LTP4: http://ltp.ai/ 和 https://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/