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Entidades con nombre en una frase

En este ejercicio, identificaremos y clasificaremos las etiquetas de varias entidades con nombre en un texto utilizando uno de los modelos estadísticos de spaCy. También verificaremos la veracidad de estas etiquetas.

Este ejercicio forma parte del curso

Ingeniería de características para NLP en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Usa spacy.load() para cargar el modelo en_core_web_sm.
  • Crea una instancia Doc doc usando text y nlp.
  • Recorre doc.ents para imprimir todas las entidades con nombre y sus etiquetas correspondientes.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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(____, ____)
Editar y ejecutar código