किसी टेक्स्ट में संज्ञाओं की गिनती
इस अभ्यास में, आप दो फंक्शन nouns() और proper_nouns() लिखेंगे जो दिए गए टेक्स्ट में क्रमशः सामान्य संज्ञाओं और व्यक्तिवाचक संज्ञाओं की संख्या गिनेंगे.
ये फंक्शन टेक्स्ट को इनपुट लेकर हर शब्द के POS टैग्स की एक सूची बनाएंगे. फिर वे टेक्स्ट में मौजूद व्यक्तिवाचक संज्ञाओं/अन्य संज्ञाओं की संख्या लौटाएँगे. अगले अभ्यास में हम इन फंक्शनों का इस्तेमाल फेक न्यूज़ के बारे में रोचक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए करेंगे.
इस अभ्यास में en_core_web_sm मॉडल पहले से nlp के रूप में लोड किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में NLP के लिए Feature Engineering
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
# Returns number of proper nouns
def proper_nouns(text, model=nlp):
# Create doc object
doc = model(text)
# Generate list of POS tags
pos = [token.pos_ for token in doc]
# Return number of proper nouns
return ____.____(____)
print(proper_nouns("Abdul, Bill and Cathy went to the market to buy apples.", nlp))