뉴스 헤드라인에서 개체명 식별하기
언론사는 검색, 색인, 추천을 개선하기 위해 종종 헤드라인에 사람, 장소, 기관 같은 개체명을 태깅합니다. 여러분의 과제는 Hugging Face pipeline을 사용해 뉴스 헤드라인에 포함된 이러한 개체명을 자동으로 감지하고 그룹화하는 것입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Natural Language Processing (NLP)
연습 안내
"dslim/bert-base-NER"모델로ner_pipeline을 생성하세요.- 제공된
headline에서 개체명을 추출하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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']}")