Predicción de anotaciones lingüísticas

Ahora vas a probar uno de los paquetes de modelos preentrenados de spaCy y ver sus predicciones en acción. Puedes probarlo también con tu propio texto. El modelo pequeño de inglés ya está disponible en la variable nlp.

Para saber qué significa una etiqueta o rótulo, puedes llamar a spacy.explain en la consola de IPython. Por ejemplo: spacy.explain('PROPN') o spacy.explain('GPE').

Este ejercicio forma parte del curso

NLP avanzado con spaCy

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Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

text = "It’s official: Apple is the first U.S. public company to reach a $1 trillion market value"

# Process the text
doc = ____

for token in doc:
    # Get the token text, part-of-speech tag and dependency label
    token_text = ____.____
    token_pos = ____.____
    token_dep = ____.____
    # This is for formatting only
    print('{:<12}{:<10}{:<10}'.format(token_text, token_pos, token_dep))

Editar y ejecutar código