テキスト中の名詞を数える
この演習では、テキスト中の普通名詞と固有名詞の数をそれぞれ数える関数 nouns() と proper_nouns() を作成します。
これらの関数はテキストを受け取り、各単語の品詞タグ（POSタグ）のリストを生成します。そのうえで、テキストに含まれる固有名詞／その他の名詞の件数を返します。次の演習で、これらの関数を使ってフェイクニュースに関する興味深い洞察を得ていきます。
この演習では、en_core_web_sm モデルがすでに nlp として読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶNLPの特徴量エンジニアリング
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
# Returns number of proper nouns
def proper_nouns(text, model=nlp):
# Create doc object
doc = model(text)
# Generate list of POS tags
pos = [token.pos_ for token in doc]
# Return number of proper nouns
return ____.____(____)
print(proper_nouns("Abdul, Bill and Cathy went to the market to buy apples.", nlp))