Začněte nyníZačněte zdarma

Kompatibilní tréninková data

Pamatuj, že spaCy nelze předávat surový text přímo. Místo toho je potřeba pro každý tréninkový příklad vytvořit objekt Example. V tomto cvičení si procvičíš převod training_data s jednou anotovanou větou na seznam objektů Example.

Model en_core_web_sm je již naimportovaný a připravený k použití jako nlp. Pro potřeby tohoto cvičení je naimportovaná i třída Example.

Toto cvičení je součástí kurzu

Zpracování přirozeného jazyka s knihovnou spaCy

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Projdi text a anotace v training_data, převeď text na kontejner Doc a ulož ho do proměnné doc.
  • Vytvoř objekt Example pomocí objektu doc a anotací každého tréninkového datového bodu a ulož ho do proměnné example_sentence.
  • Přidej example_sentence do seznamu all_examples.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

example_text = 'A patient with chest pain had hyperthyroidism.'
training_data = [(example_text, {'entities': [(15, 25, 'SYMPTOM'), (30, 45, 'DISEASE')]})]

all_examples = []
# Iterate through text and annotations and convert text to a Doc container
for text, annotations in training_data:
  doc = nlp(____)
  
  # Create an Example object from the doc contianer and annotations
  example_sentence = ____.____(doc, ____)
  print(example_sentence.to_dict(), "\n")
  
  # Append the Example object to the list of all examples
  all_examples.append(____)
  
print("Number of formatted training data: ", len(____))
Upravit a spustit kód