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  3. spaCy로 배우는 자연어 처리
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演習

spaCy에서 다중 패턴을 사용하는 EntityRuler

EntityRuler를 사용하면 doc.ents에 엔티티를 추가해 개체명 인식 성능을 향상할 수 있어요. 이 연습 문제에서는 기존 nlp 파이프라인에 EntityRuler 컴포넌트를 추가해 여러 엔티티가 올바르게 분류되는지 확인해 보겠습니다.

en_core_web_sm 모델은 이미 로드되어 nlp로 제공돼요. 예시 텍스트는 example_text에서 확인할 수 있으며, 각각 nlp와 doc을 사용해 spaCy 모델과 example_text의 Doc 컨테이너에 접근할 수 있어요.

指示

100 XP
  • nlp 모델로 example_text의 엔티티 텍스트와 유형을 튜플 리스트로 출력하세요.
  • 소문자 brother와 sisters를 PERSON 레이블에 매칭하는 여러 패턴을 정의하세요.
  • nlp 파이프라인에 EntityRuler 컴포넌트를 추가하고, patterns를 EntityRuler에 추가하세요.
  • nlp 모델로 example_text의 엔티티 텍스트와 유형을 튜플로 출력하세요.