Attributs lexicaux

Dans cet exemple, vous allez utiliser les objets Doc et Token de spaCy, ainsi que des attributs lexicaux, pour trouver des pourcentages dans un texte. Vous rechercherez deux tokens consécutifs : un nombre puis un signe de pourcentage. L’objet nlp en anglais a déjà été créé.

Cet exercice fait partie du cours

NLP avancé avec spaCy

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Instructions

Utilisez l’attribut de token like_num pour vérifier si un token dans le doc ressemble à un nombre.
Récupérez le token qui suit le token actuel dans le document. L’indice du token suivant dans le doc est token.i + 1.
Vérifiez si l’attribut text du token suivant est un signe de pourcentage "%".

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Process the text
doc = nlp("In 1990, more than 60% of people in East Asia were in extreme poverty. Now less than 4% are.")

# Iterate over the tokens in the doc
for token in doc:
    # Check if the token resembles a number
    if ____.____:
        # Get the next token in the document
        next_token = ____[____]
        # Check if the next token's text equals '%'
        if next_token.____ == '%':
            print('Percentage found:', token.text)

Modifier et exécuter le code