Pipelines in spaCy analyseren
Met spaCy kun je een spaCy-pipeline analyseren om te controleren of alle vereiste attributen gezet zijn. In deze oefening ga je een spaCy-pipeline analyseren. Eerder in de video werd een bestaande en_core_web_sm-pipeline geanalyseerd en was het resultaat No problems found.; in dit geval analyseer je een lege Engelstalige spaCy-pipeline met een paar toegevoegde componenten en bekijk je de resultaten van de analyse.
Het spaCy-pakket is al voor je geïmporteerd.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Natural Language Processing met spaCy
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Load a blank spaCy English model
nlp = spacy.____("en")
# Add tagger and entity_linker pipeline components
nlp.____("tagger")
nlp.____(____)
# Analyze the pipeline
analysis = nlp.____(pretty=True)