Zacznij terazZacznij za darmo

Uruchamianie potoku spaCy

Uruchamiałeś już potok NLP spaCy na pojedynczym tekście i wyodrębniałeś tokeny z listy kontenerów Doc. W tym ćwiczeniu przećwiczysz pierwsze kroki uruchamiania potoku spaCy na zmiennej texts – liście ciągów tekstowych.

Do tego celu użyjesz modelu en_core_web_sm. Biblioteka spaCy została już za ciebie zaimportowana.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Przetwarzanie języka naturalnego z użyciem spaCy

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Załaduj model en_core_web_sm jako nlp.
  • Uruchom model nlp() na każdym elemencie listy texts i dodaj odpowiadający mu kontener Doc do listy documents.
  • Wypisz teksty tokenów dla każdego kontenera Doc z listy documents.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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 ____])
Edytuj i uruchom kod