Počítání podstatných jmen v textu
V tomto cvičení napíšeme dvě funkce, nouns() a proper_nouns(), které budou počítat počet obecných a vlastních podstatných jmen v zadaném textu.
Tyto funkce přijmou text a vytvoří seznam POS tagů pro každé slovo. Následně vrátí počet vlastních nebo obecných podstatných jmen, která se v textu vyskytují. V dalším cvičení tyto funkce využijeme k zajímavé analýze fake news.
Model en_core_web_sm je v tomto cvičení již načtený jako nlp.
Toto cvičení je součástí kurzu
Feature Engineering for NLP in Python
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
# Returns number of proper nouns
def proper_nouns(text, model=nlp):
# Create doc object
doc = model(text)
# Generate list of POS tags
pos = [token.pos_ for token in doc]
# Return number of proper nouns
return ____.____(____)
print(proper_nouns("Abdul, Bill and Cathy went to the market to buy apples.", nlp))