Dependency parsing con spaCy
Il dependency parsing analizza la struttura grammaticale di una frase e individua le parole correlate e il tipo di relazione tra di esse. Un’applicazione del dependency parsing è identificare soggetto e oggetto di una frase. In questo esercizio, praticherai l’estrazione delle etichette di dipendenza per alcuni testi.
Tre commenti dal dataset ATIS (Airline Travel Information System) sono stati forniti in una lista chiamata texts. Il modello en_core_web_sm è già caricato e disponibile come nlp.
Questo esercizio fa parte del corso
Natural Language Processing con spaCy
Istruzioni dell'esercizio
- Crea una lista
documentsche contenga i contenitoridocdi ciascun elemento nella listatexts. - Stampa, per ogni contenitore
doc, una tupla con (testo del token, etichetta di dipendenza e spiegazione dell’etichetta).
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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")