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spaCy के साथ डिपेंडेंसी पार्सिंग

डिपेंडेंसी पार्सिंग किसी वाक्य की व्याकरणिक संरचना का विश्लेषण करती है और संबंधित शब्दों तथा उनके बीच संबंध के प्रकार को पहचानती है. इसका एक उपयोग वाक्य के subject और object की पहचान करना है. इस अभ्यास में, आप दिए गए टेक्स्ट्स के लिए डिपेंडेंसी लेबल निकालने का अभ्यास करेंगे.

Airline Travel Information System (ATIS) डेटासेट से तीन टिप्पणियाँ आपको texts नाम की सूची में दी गई हैं. en_core_web_sm मॉडल पहले से लोड है और nlp के रूप में उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

spaCy के साथ Natural Language Processing

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • texts सूची के प्रत्येक एलिमेंट के doc कंटेनर बनाकर एक documents सूची तैयार करें.
  • हर doc कंटेनर के लिए (token का टेक्स्ट, डिपेंडेंसी लेबल, और लेबल की व्याख्या) का एक tuple प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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

# Print each token's text, dependency label and its explanation
for doc in documents:
    print([(token.____, token.____, spacy.____(token.____)) for token in doc], "\n")
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