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spaCy के साथ POS टैगिंग

इस अभ्यास में, आप POS टैगिंग का अभ्यास करेंगे। POS टैगिंग NLP में उपयोगी है क्योंकि यह एल्गोरिदम को वाक्य की व्याकरणिक संरचना समझने में मदद करती है और ऐसे शब्दों की पहचान पुख्ता करती है जिनके कई अर्थ हो सकते हैं, जैसे watch और play.

इस अभ्यास के लिए, en_core_web_sm को आपके लिए nlp के रूप में लोड किया गया है। Airline Travel Information System (ATIS) डेटासेट से तीन कमेंट्स आपको texts नाम की लिस्ट में दिए गए हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

spaCy के साथ Natural Language Processing

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन का उपयोग करके documents कम्पाइल करें, जिसमें texts लिस्ट के हर टेक्स्ट के लिए सभी doc कंटेनर शामिल हों.
  • प्रत्येक doc कंटेनर के लिए, एक nested for loop का उपयोग कर documents और हर doc के टोकन्स पर इटररेट करें, और हर टोकन का टेक्स्ट तथा उसका संबंधित POS टैग प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Compile a list of all Doc containers of texts
documents = [____(text) for text in texts]

# Print token texts and POS tags for each Doc container
for doc in documents:
    for ____ in doc:
        print("Text: ", ____, "| POS tag: ", ____)
    print("\n")
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