Benannte Entitäten in einem Satz

In dieser Übung identifizieren und klassifizieren wir die Labels verschiedener benannter Entitäten in einem Textkörper mithilfe eines der statistischen Modelle von spaCy. Außerdem prüfen wir die Richtigkeit dieser Labels.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Feature Engineering für NLP in Python</Kurs>

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Übungsanweisungen

Verwende spacy.load(), um das Modell en_core_web_sm zu laden.
Erstelle eine Doc-Instanz doc mithilfe von text und nlp.
Iteriere über doc.ents, um alle benannten Entitäten und ihre zugehörigen Labels auszugeben.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Load the required model
nlp = ____.____(____)

# Create a Doc instance 
text = 'Sundar Pichai is the CEO of Google. Its headquarters is in Mountain View.'
doc = ____

# Print all named entities and their labels
for ent in ____:
    print(____, ____)

Code bearbeiten und ausführen