Déboguer des motifs (2)
Les deux motifs de cet exercice contiennent des erreurs et ne correspondront pas comme prévu. Pouvez-vous les corriger ?
L’objet nlp et un doc ont déjà été créés pour vous. Si vous êtes bloqué, essayez d’afficher les tokens dans le doc pour voir comment le texte est segmenté et ajustez le motif afin que chaque dictionnaire représente un token.
Cet exercice fait partie du cours
NLP avancé avec spaCy
Instructions
- Modifiez
pattern1pour qu’il corresponde correctement à toutes les occurrences insensibles à la casse de"Amazon"suivies d’un nom propre en casse de titre. - Modifiez
pattern2pour qu’il corresponde correctement à toutes les occurrences insensibles à la casse de"ad-free", suivies du nom qui vient après.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Create the match patterns
pattern1 = [{'LOWER': 'Amazon'}, {'IS_TITLE': True, 'POS': 'PROPN'}]
pattern2 = [{'LOWER': 'ad-free'}, {'POS': 'NOUN'}]
# Initialize the Matcher and add the patterns
matcher = Matcher(nlp.vocab)
matcher.add('PATTERN1', None, pattern1)
matcher.add('PATTERN2', None, pattern2)
# Iterate over the matches
for match_id, start, end in matcher(doc):
# Print pattern string name and text of matched span
print(doc.vocab.strings[match_id], doc[start:end].text)