Contenedor Doc en spaCy
El primer paso de una canalización de procesamiento de texto en spaCy es convertir una cadena de texto en un contenedor Doc, que almacena el texto procesado. En este ejercicio, practicarás cómo cargar un modelo de spaCy, crear un objeto nlp(), crear un contenedor Doc y procesar una cadena text que ya tienes disponible.
El modelo en_core_web_sm ya está descargado.
Este ejercicio forma parte del curso
Procesamiento del Lenguaje Natural con spaCy
Instrucciones del ejercicio
- Carga
en_core_web_smy crea un objetonlp. - Crea un contenedor
doca partir de la cadenatext. - Crea una lista que contenga el texto de cada token en el contenedor
doc.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Load en_core_web_sm and create an nlp object
nlp = spacy.____(____)
# Create a Doc container for the text object
doc = ____(____)
# Create a list containing the text of each token in the Doc container
print([____ for ____ in ____])