Identifier les entités nommées dans des titres de nouvelles
Les organisations de presse balisent souvent les entités nommées comme les personnes, les lieux et les organisations dans les titres afin d'améliorer la recherche, l'indexation et les recommandations. Votre tâche consiste à utiliser un pipeline Hugging Face pour détecter et regrouper automatiquement ces entités dans un titre de nouvelles.
Cette activité fait partie du cours
Natural Language Processing (NLP) en Python
Instructions de l’exercice
- Créez un
ner_pipelineavec le modèle"dslim/bert-base-NER". - Extrayez les entités nommées de la
headlinefournie.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
from transformers import pipeline
# Create the NER pipeline
ner_pipeline = pipeline(
task="____",
model="____",
grouped_entities=True
)
headline = "Apple is planning to open a new office in San Francisco next year."
# Get named entities
entities = ____
for entity in entities:
print(f"{entity['entity_group']}: {entity['word']}")