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spaCy के साथ Word-sense disambiguation

WSD वह पारंपरिक समस्या है जिसमें यह तय करना होता है कि किसी वाक्य में कोई शब्द किस अर्थ में प्रयोग हुआ है। सर्च इंजन, मशीन अनुवाद और प्रश्न-उत्तर सिस्टम में किसी शब्द का सही अर्थ निर्धारित करना बहुत महत्वपूर्ण होता है। इस अभ्यास में, आप word-sense disambiguation के लिए POS टैगिंग का उपयोग करना अभ्यास करेंगे.

यहाँ jam शब्द वाले दो वाक्य दिए गए हैं, जिनमें इसके दो अलग-अलग अर्थ हैं, और आपका काम है कि दिए गए वाक्य में उस शब्द के अर्थ का पता लगाने में सहायक POS टैग्स की पहचान करें.

दोनों वाक्य texts सूची में उपलब्ध हैं। en_core_web_sm मॉडल पहले से लोड है और nlp नाम से आपके लिए उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

spaCy के साथ Natural Language Processing

पाठ्यक्रम देखें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

texts = ["This device is used to jam the signal.",
         "I am stuck in a traffic jam"]

# Create a list of Doc containers in the texts list
documents = [____ for t in texts]

# Print a token's text and POS tag if the word jam is in the token's text
for i, doc in enumerate(documents):
    print(f"Sentence {i+1}: ", [(____, ____) for token in doc if "jam" in token.text], "\n")
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