Desambiguación del sentido de las palabras con spaCy
La WSD (Word-Sense Disambiguation) es un problema clásico que consiste en decidir en qué sentido se usa una palabra en una oración. Determinar el sentido puede ser crucial en motores de búsqueda, traducción automática y sistemas de preguntas y respuestas. En este ejercicio, practicarás el uso del etiquetado POS para la desambiguación del sentido de las palabras.
Hay dos oraciones que contienen la palabra jam, con dos sentidos distintos, y tu tarea es identificar las etiquetas POS que te ayuden a determinar el sentido correspondiente de la palabra en una oración dada.
Las dos oraciones están disponibles en la lista texts. El modelo en_core_web_sm ya está cargado y disponible como nlp.
Este ejercicio forma parte del curso
Procesamiento del Lenguaje Natural con spaCy
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
texts = ["This device is used to jam the signal.",
"I am stuck in a traffic jam"]
# Create a list of Doc containers in the texts list
documents = [____ for t in texts]
# Print a token's text and POS tag if the word jam is in the token's text
for i, doc in enumerate(documents):
print(f"Sentence {i+1}: ", [(____, ____) for token in doc if "jam" in token.text], "\n")