spaCy로 품사 태깅(POS tagging)
이번 연습 문제에서는 품사 태깅(POS tagging)을 실습해 볼게요. 품사 태깅은 문장의 문법적 구조를 파악하고, watch, play처럼 여러 의미를 가진 단어를 구분하는 데 도움이 되는 NLP 도구예요.
이 연습을 위해 en_core_web_sm 모델이 nlp로 로드되어 있어요. Airline Travel Information System(ATIS) 데이터셋의 코멘트 3개가 texts라는 리스트에 제공되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
spaCy로 배우는 자연어 처리
연습 안내
- 리스트 컴프리헨션을 사용해
texts리스트의 각 텍스트에 대한 모든doc컨테이너로 구성된 리스트documents를 만드세요. - 중첩 for 루프를 사용해
documents와 각doc컨테이너의 토큰을 순회하며, 각 토큰의 텍스트와 해당 품사 태그를 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Compile a list of all Doc containers of texts
documents = [____(text) for text in texts]
# Print token texts and POS tags for each Doc container
for doc in documents:
for ____ in doc:
print("Text: ", ____, "| POS tag: ", ____)
print("\n")