spaCy 파이프라인 실행하기
이미 단일 텍스트에 spaCy NLP 파이프라인을 실행해 보았고, Doc 컨테이너 목록에서 토큰을 추출해 보셨습니다. 이 연습 문제에서는 텍스트 문자열의 리스트인 texts에 대해 spaCy 파이프라인을 실행하는 기초 단계를 연습해 보겠습니다.
이를 위해 en_core_web_sm 모델을 사용합니다. spaCy 패키지는 이미 임포트되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
spaCy로 배우는 자연어 처리
연습 안내
en_core_web_sm모델을nlp로 로드하세요.texts의 각 항목에nlp()모델을 실행하고, 각 결과Doc컨테이너를documents리스트에 추가하세요.documents리스트의 각Doc컨테이너에 대해 토큰의 텍스트를 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Load en_core_web_sm model as nlp
nlp = spacy.____(____)
# Run an nlp model on each item of texts and append the Doc container to documents
documents = []
for text in ____:
documents.append(____)
# Print the token texts for each Doc container
for doc in documents:
print([____ for ____ in ____])