Contenitore Doc in spaCy
Il primo passo di una pipeline di elaborazione del testo in spaCy è convertire una stringa di testo in un contenitore Doc, che memorizza il testo elaborato. In questo esercizio, farai pratica nel caricare un modello di spaCy, creare un oggetto nlp(), creare un contenitore Doc ed elaborare una stringa text già fornita.
Il modello en_core_web_sm è già stato scaricato.
Questo esercizio fa parte del corso
Natural Language Processing con spaCy
Istruzioni dell'esercizio
- Carica
en_core_web_sme crea un oggettonlp. - Crea un contenitore
doca partire dalla stringatext. - Crea una lista che contenga il testo di ciascun token nel contenitore
doc.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Load en_core_web_sm and create an nlp object
nlp = spacy.____(____)
# Create a Doc container for the text object
doc = ____(____)
# Create a list containing the text of each token in the Doc container
print([____ for ____ in ____])