spaCyのパイプラインを分析する
spaCy では、パイプラインを分析して必要な属性が未設定かどうかを確認できます。この演習では、spaCy パイプラインの分析を練習します。動画の中では、既存の en_core_web_sm パイプラインを分析した結果が No problems found. でした。ここでは、空の英語モデルにいくつかのコンポーネントを追加し、その分析結果を確認します。
spaCy パッケージはすでにインポート済みです。
この演習はコースの一部です
spaCyで学ぶNatural Language Processing
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 a blank spaCy English model
nlp = spacy.____("en")
# Add tagger and entity_linker pipeline components
nlp.____("tagger")
nlp.____(____)
# Analyze the pipeline
analysis = nlp.____(pretty=True)