spaCy 파이프라인 분석하기
spaCy는 파이프라인을 분석해 필요한 속성이 설정되지 않은 것이 있는지 확인할 수 있어요. 이 연습 문제에서는 spaCy 파이프라인을 분석해 보겠습니다. 앞선 영상에서는 기존 en_core_web_sm 파이프라인을 분석했고 결과는 No problems found.였어요. 이번에는 몇 가지 구성 요소만 추가한 빈 spaCy English 모델을 분석하고 그 결과를 살펴보겠습니다.
spaCy 패키지는 이미 임포트되어 있어 바로 사용할 수 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
spaCy로 배우는 자연어 처리
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)