Entraînement au tracé de graphiques

Dans cet exercice, vous allez utiliser des entités nommées extraites et leurs regroupements à partir d’une série d’articles de presse pour représenter la diversité des types d’entités nommées dans les articles.

Vous utiliserez un defaultdict appelé ner_categories, dont les clés représentent chaque type de groupe d’entités nommées et dont les valeurs comptent le nombre de chaque type d’entité. Vous disposez d’une liste de phrases segmentées en chunks appelée chunked_sentences, similaire à l’exercice précédent, mais cette fois avec des noms de catégories non binaires.

Vous pouvez utiliser hasattr() pour déterminer si chaque chunk possède un 'label', puis utiliser simplement la méthode .label() du chunk comme clé du dictionnaire.