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演習

NLTK と spaCy の NER を比較する

この章の最初の演習で使ったのと同じテキストを使い、今度は spaCy の NER アノテーターでの結果を確認します。結果はどう違うでしょうか。

記事は article としてあらかじめ読み込まれています。実行時間を短くするため、この演習で必要なのは entity のみなので、spaCy モデルを読み込むときはキーワード引数 disable=['tagger', 'parser', 'matcher'] を指定してください。

指示

100 XP
  • spacy をインポートします。
  • spacy.load() を使って 'en_core_web_sm' モデルを読み込みます。追加のキーワード引数として disable=['tagger', 'parser', 'matcher'] を指定します。
  • article を nlp() に渡して、spacy のドキュメントオブジェクトを作成します。
  • 反復変数を ent として、doc のエンティティを走査し、ラベル（ent.label_）とテキスト（ent.text）を出力します。