spaCy의 Doc 컨테이너
spaCy의 텍스트 처리 파이프라인 첫 단계는 주어진 문자열을 처리된 텍스트를 저장하는 Doc 컨테이너로 변환하는 것입니다. 이번 연습에서는 spaCy 모델을 로드하고 nlp() 객체를 만든 뒤, Doc 컨테이너를 생성해 제공된 text 문자열을 처리해 보겠습니다.
en_core_web_sm 모델은 이미 다운로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
spaCy로 배우는 자연어 처리
연습 안내
en_core_web_sm를 로드하고nlp객체를 만드세요.text문자열의doc컨테이너를 만드세요.doc컨테이너에서 각 토큰의 텍스트를 담은 리스트를 만드세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Load en_core_web_sm and create an nlp object
nlp = spacy.____(____)
# Create a Doc container for the text object
doc = ____(____)
# Create a list containing the text of each token in the Doc container
print([____ for ____ in ____])