Depurando padrões (2)
Ambos os padrões neste exercício contêm erros e não vão corresponder como esperado. Você consegue corrigi-los?
O nlp e um doc já foram criados para você. Se ficar com dificuldade, tente imprimir os tokens no doc para ver como o texto será dividido e ajuste o padrão para que cada dicionário represente um token.
Este exercício faz parte do curso
NLP Avançado com spaCy
Instruções do exercício
- Edite
pattern1para corresponder corretamente a todas as menções sem distinção de maiúsculas e minúsculas de"Amazon"mais um nome próprio com iniciais maiúsculas. - Edite
pattern2para corresponder corretamente a todas as menções sem distinção de maiúsculas e minúsculas de"ad-free", mais o substantivo seguinte.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Create the match patterns
pattern1 = [{'LOWER': 'Amazon'}, {'IS_TITLE': True, 'POS': 'PROPN'}]
pattern2 = [{'LOWER': 'ad-free'}, {'POS': 'NOUN'}]
# Initialize the Matcher and add the patterns
matcher = Matcher(nlp.vocab)
matcher.add('PATTERN1', None, pattern1)
matcher.add('PATTERN2', None, pattern2)
# Iterate over the matches
for match_id, start, end in matcher(doc):
# Print pattern string name and text of matched span
print(doc.vocab.strings[match_id], doc[start:end].text)