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Datos de entrenamiento compatibles

Recuerda que no puedes pasar el texto en bruto directamente a spaCy. En su lugar, necesitas crear un objeto Example para cada ejemplo de entrenamiento. En este ejercicio, practicarás cómo convertir un training_data con una sola frase anotada en una lista de objetos Example.

El modelo en_core_web_sm ya está importado y listo para usarse como nlp. La clase Example también está importada para que la utilices.

Este ejercicio forma parte del curso

Procesamiento del Lenguaje Natural con spaCy

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Instrucciones del ejercicio

  • Recorre el texto y las anotaciones en training_data, convierte el texto en un contenedor Doc y guárdalo en doc.
  • Crea un objeto Example usando el objeto doc y las anotaciones de cada punto de entrenamiento, y guárdalo en example_sentence.
  • Añade example_sentence a una lista all_examples.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

example_text = 'A patient with chest pain had hyperthyroidism.'
training_data = [(example_text, {'entities': [(15, 25, 'SYMPTOM'), (30, 45, 'DISEASE')]})]

all_examples = []
# Iterate through text and annotations and convert text to a Doc container
for text, annotations in training_data:
  doc = nlp(____)
  
  # Create an Example object from the doc contianer and annotations
  example_sentence = ____.____(doc, ____)
  print(example_sentence.to_dict(), "\n")
  
  # Append the Example object to the list of all examples
  all_examples.append(____)
  
print("Number of formatted training data: ", len(____))
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