PoS tagging per l'analisi del testo
Un'app per l'apprendimento delle lingue vuole aiutare gli utenti a capire la struttura delle frasi evidenziando il ruolo grammaticale di ogni parola. Il tuo compito è usare una pipeline di Hugging Face per etichettare ogni parola in una frase con il relativo tag PoS.
Questo esercizio fa parte del corso
Natural Language Processing (NLP) in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Crea una
pos_pipelineutilizzando il modello"vblagoje/bert-english-uncased-finetuned-pos". - Applica la pipeline alla
sentencefornita.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
from transformers import pipeline
# Create the PoS tagging pipeline
pos_pipeline = pipeline(
task="____",
model="____",
grouped_entities=True
)
sentence = "I am meeting my friends for coffee this afternoon."
# Get PoS tags
pos_tags = ____
for token in pos_tags:
print(f"{token['word']}: {token['entity_group']}")