spaCy에서 사용자 지정 개체명 만들기

spaCy의 기본 개체명 인식만으로 충분하지 않을 때는, EntityRuler() 클래스를 사용해 직접 만들 수 있어요.

EntityRuler()를 사용하면 spaCy 파이프라인에 추가할 사용자 지정 엔터티를 정의할 수 있어요.

먼저 EntityRuler() 인스턴스를 만들고 현재 파이프라인인 nlp를 전달해요.

그다음 인스턴스에서 add_patterns()를 호출해, 엔터티로 지정하고 싶은 텍스트 pattern을 담은 딕셔너리를 전달해요.

패턴을 설정했다면 add_pipe()를 사용해 nlp 파이프라인에 추가할 수 있어요.

Acme가 기술 회사이므로, "smartphone" 패턴에 "PRODUCT" 엔터티 태그를 붙이기로 했어요.

spaCy는 이미 임포트되어 있고, doc에는 call_4_channel_2.wav file의 음성을 전사한 텍스트가 들어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 음성 언어 처리

강의 보기

연습 안내

spacy.pipeline에서 EntityRuler를 임포트하세요.
"pattern" 키의 값으로 "smartphone"을 추가하세요.
EntityRuler() 인스턴스 ruler를 nlp 파이프라인에 추가하세요.
doc에 들어 있는 엔터티 속성을 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import EntityRuler class
from spacy.pipeline import ____

# Create EntityRuler instance
ruler = EntityRuler(nlp)

# Define pattern for new entity
ruler.add_patterns([{"label": "PRODUCT", "pattern": ____}])

# Update existing pipeline
nlp.add_pipe(____, before="ner")

# Test new entity
for entity in doc.____:
  print(entity.text, entity.label_)

코드 편집 및 실행