Prevendo anotações linguísticas

Agora você vai experimentar um dos pacotes de modelos pré-treinados do spaCy e ver suas previsões na prática. Fique à vontade para testar com o seu próprio texto! O modelo pequeno de inglês já está disponível na variável nlp.

Para descobrir o que um tag ou label significa, você pode chamar spacy.explain no shell do IPython. Por exemplo: spacy.explain('PROPN') ou spacy.explain('GPE').

Este exercício faz parte do curso

NLP Avançado com spaCy

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Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

text = "It’s official: Apple is the first U.S. public company to reach a $1 trillion market value"

# Process the text
doc = ____

for token in doc:
    # Get the token text, part-of-speech tag and dependency label
    token_text = ____.____
    token_pos = ____.____
    token_dep = ____.____
    # This is for formatting only
    print('{:<12}{:<10}{:<10}'.format(token_text, token_pos, token_dep))

Editar e executar o código