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Diagramm-Übung

In dieser Übung verwendest du extrahierte benannte Entitäten und deren Gruppen aus einer Reihe von Zeitungsartikeln, um die Vielfalt der Entitätstypen in den Artikeln zu visualisieren.

Du nutzt ein defaultdict namens ner_categories, dessen Schlüssel die jeweiligen Entitätsgruppentypen repräsentieren und dessen Werte die Anzahl der jeweiligen Entitätstypen zählen. Du hast eine Liste namens chunked_sentences, ähnlich wie in der letzten Übung, diesmal jedoch mit nicht-binären Kategorienamen.

Du kannst hasattr() verwenden, um festzustellen, ob jeder Chunk ein 'label' hat, und dann einfach die .label()-Methode des Chunks als Schlüssel im Dictionary verwenden.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in Natural Language Processing mit Python</Kurs>
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Interaktive praktische Übung

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

# Create the defaultdict: ner_categories
ner_categories = ____
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