문장 속 고유명 인식
이 연습 문제에서는 spaCy의 통계 모델 중 하나를 사용해 텍스트에서 다양한 고유명(named entity)을 식별하고 레이블을 분류해 봅니다. 또한 이러한 레이블의 정확성도 함께 확인해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 NLP 피처 엔지니어링
연습 안내
spacy.load()를 사용해en_core_web_sm모델을 로드하세요.text와nlp를 사용해 Doc 인스턴스doc을 생성하세요.doc.ents를 순회하면서 모든 고유명과 해당 레이블을 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Load the required model
nlp = ____.____(____)
# Create a Doc instance
text = 'Sundar Pichai is the CEO of Google. Its headquarters is in Mountain View.'
doc = ____
# Print all named entities and their labels
for ent in ____:
print(____, ____)