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テキスト分析のための品詞タグ付け

語学学習アプリで、各単語の文中での文法的な役割をハイライト表示して、文の構造を理解しやすくしたいと考えています。あなたのタスクは、Hugging Face のパイプラインを使って、与えられた文の各単語に対応する品詞（PoS）タグを付与することです。

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

  • "vblagoje/bert-english-uncased-finetuned-pos" モデルを使って pos_pipeline を作成します。
  • 用意された sentence にパイプラインを適用します。

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 PoS tagging pipeline
pos_pipeline = pipeline(
    task="____",
    model="____",
    grouped_entities=True
)

sentence = "I am meeting my friends for coffee this afternoon."

# Get PoS tags
pos_tags = ____
for token in pos_tags:
    print(f"{token['word']}: {token['entity_group']}")
コードを編集して実行