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Etiquetado gramatical (Part of Speech) para análisis de texto

Una app de aprendizaje de idiomas quiere ayudar a los usuarios a entender la estructura de las frases resaltando el papel gramatical de cada palabra. Tu tarea es usar un pipeline de Hugging Face para etiquetar cada palabra de una frase dada con su etiqueta de PoS correspondiente.

Este ejercicio forma parte del curso

Natural Language Processing (NLP) en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Crea un pos_pipeline usando el modelo "vblagoje/bert-english-uncased-finetuned-pos".
  • Aplica el pipeline a la sentence proporcionada.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

from transformers import pipeline
# Create the PoS tagging pipeline
pos_pipeline = pipeline(
    task="____",
    model="____",
    grouped_entities=True
)

sentence = "I am meeting my friends for coffee this afternoon."

# Get PoS tags
pos_tags = ____
for token in pos_tags:
    print(f"{token['word']}: {token['entity_group']}")
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