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ニュース見出しの固有表現を特定する

ニュースメディアでは、検索・インデックス作成・レコメンデーションを改善するために、見出しの中の人物、場所、組織などの固有表現にタグ付けすることがよくあります。あなたの役割は、Hugging Face のパイプラインを使って、ニュースの見出しに含まれるこれらの表現を自動で検出し、グループ化することです。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ自然言語処理（NLP）

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演習の手順

  • "dslim/bert-base-NER" モデルを使って ner_pipeline を作成します。
  • 与えられた headline から固有表現を抽出します。

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。

from transformers import pipeline
# Create the NER pipeline
ner_pipeline = pipeline(
    task="____",
    model="____",
    grouped_entities=True
)
headline = "Apple is planning to open a new office in San Francisco next year."

# Get named entities
entities = ____

for entity in entities:
    print(f"{entity['entity_group']}: {entity['word']}")
コードを編集して実行