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spaCy में Doc कंटेनर

spaCy टेक्स्ट प्रोसेसिंग पाइपलाइन का पहला कदम दिए गए टेक्स्ट स्ट्रिंग को एक Doc कंटेनर में बदलना है, जो प्रोसेस्ड टेक्स्ट को स्टोर करता है. इस अभ्यास में, आप spaCy मॉडल लोड करने, nlp() ऑब्जेक्ट बनाने, Doc कंटेनर बनाने और आपके लिए उपलब्ध text स्ट्रिंग को प्रोसेस करने का अभ्यास करेंगे.

en_core_web_sm मॉडल पहले से डाउनलोड किया हुआ है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

spaCy के साथ Natural Language Processing

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • en_core_web_sm लोड करें और एक nlp ऑब्जेक्ट बनाएँ.
  • text स्ट्रिंग का एक doc कंटेनर बनाएँ.
  • doc कंटेनर में मौजूद प्रत्येक टोकन के टेक्स्ट वाली एक लिस्ट बनाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Load en_core_web_sm and create an nlp object
nlp = spacy.____(____)

# Create a Doc container for the text object
doc = ____(____)

# Create a list containing the text of each token in the Doc container
print([____ for ____ in ____])
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