Identificare le entità nominate nei titoli di notizie
Le redazioni spesso etichettano entità nominate come persone, luoghi e organizzazioni nei titoli per migliorare ricerca, indicizzazione e raccomandazioni. Il tuo compito è usare una pipeline di Hugging Face per rilevare e raggruppare automaticamente queste entità in un titolo di notizia.
Questo esercizio fa parte del corso
Natural Language Processing (NLP) in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Crea una
ner_pipelineusando il modello"dslim/bert-base-NER". - Estrai le entità nominate dalla
headlinefornita.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
from transformers import pipeline
# Create the NER pipeline
ner_pipeline = pipeline(
task="____",
model="____",
grouped_entities=True
)
headline = "Apple is planning to open a new office in San Francisco next year."
# Get named entities
entities = ____
for entity in entities:
print(f"{entity['entity_group']}: {entity['word']}")