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spaCy पाइपलाइन चलाना

आप पहले ही एक टेक्स्ट खंड पर spaCy NLP पाइपलाइन चला चुके हैं और Doc कंटेनरों की एक सूची के टोकन भी निकाले हैं. इस अभ्यास में, आप texts पर spaCy पाइपलाइन चलाने के शुरुआती कदमों का अभ्यास करेंगे, जहाँ texts टेक्स्ट स्ट्रिंग्स की एक सूची है.

आप इस उद्देश्य के लिए en_core_web_sm मॉडल का उपयोग करेंगे. आपके लिए spaCy पैकेज पहले से इम्पोर्ट किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

spaCy के साथ Natural Language Processing

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • en_core_web_sm मॉडल को nlp के रूप में लोड करें.
  • texts की प्रत्येक आइटम पर nlp() मॉडल चलाएँ, और प्रत्येक संबंधित Doc कंटेनर को documents सूची में जोड़ें.
  • documents सूची के प्रत्येक Doc कंटेनर के लिए टोकन टेक्स्ट प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Load en_core_web_sm model as nlp
nlp = spacy.____(____)

# Run an nlp model on each item of texts and append the Doc container to documents
documents = []
for text in ____:
  documents.append(____)
  
# Print the token texts for each Doc container
for doc in documents:
  print([____ for ____ in ____])
कोड संपादित करें और चलाएँ