spaCy での依存構造解析
依存構造解析は、文の文法構造を分析し、どの単語同士がどのような関係で結びついているかを見つけます。たとえば、文の主語や目的語を特定するのに使われます。この演習では、与えられたテキストから依存ラベルを抽出する練習を行います。
Airline Travel Information System (ATIS) データセットからの3つのコメントが、texts というリストに用意されています。en_core_web_sm モデルはすでに読み込まれており、nlp として使用できます。
この演習はコースの一部です
spaCyで学ぶNatural Language Processing
演習の手順
textsリストの各要素に対するdocコンテナを集めたdocumentsリストを作成します。- 各
docコンテナについて、(トークンの文字列、依存ラベル、ラベルの説明) のタプルを出力します。
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。
# Create a list of Doc containts of texts list
documents = [____ for t in ____]
# Print each token's text, dependency label and its explanation
for doc in documents:
print([(token.____, token.____, spacy.____(token.____)) for token in doc], "\n")