文中の固有表現
この演習では、spaCy の統計モデルの一つを使って、テキスト中のさまざまな固有表現を特定し、そのラベルを分類します。さらに、それらのラベルの妥当性も確認します。
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
演習の手順
spacy.load()を使ってen_core_web_smモデルを読み込みます。textとnlpを使って Doc インスタンスdocを作成します。doc.entsをループして、すべての固有表現とそれに対応するラベルを出力します。
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。
# Load the required model
nlp = ____.____(____)
# Create a Doc instance
text = 'Sundar Pichai is the CEO of Google. Its headquarters is in Mountain View.'
doc = ____
# Print all named entities and their labels
for ent in ____:
print(____, ____)