Désambiguïsation du sens des mots avec spaCy
La WSD (désambiguïsation du sens des mots) est un problème classique qui consiste à déterminer dans quel sens un mot est utilisé dans une phrase. Identifier le bon sens peut être crucial pour les moteurs de recherche, la traduction automatique et les systèmes de questions-réponses. Dans cet exercice, vous allez pratiquer l'utilisation de l'étiquetage POS pour la désambiguïsation du sens des mots.
Deux phrases contiennent le mot jam, chacune avec un sens différent, et votre tâche est d'identifier les étiquettes POS qui vous aideront à déterminer le sens correspondant du mot dans une phrase donnée.
Les deux phrases sont disponibles dans la liste texts. Le modèle en_core_web_sm est déjà chargé et accessible via nlp.
Cette activité fait partie du cours
Traitement du langage naturel avec spaCy
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
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")