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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

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Instructions de l’exercice

  • Créez un ner_pipeline avec le modèle "dslim/bert-base-NER".
  • Extrayez les entités nommées de la headline fournie.

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']}")
Modifier et exécuter le code