Marcação de classes gramaticais para análise de texto
Um aplicativo de aprendizagem de idiomas quer ajudar os usuários a entender a estrutura das frases, destacando a função gramatical de cada palavra. A tua tarefa é usar um pipeline do Hugging Face para rotular cada palavra de uma frase com a sua tag PoS correspondente.
Este exercício faz parte do curso
Processamento de Linguagem Natural (NLP) em Python
Instruções do exercício
- Crie um “
pos_pipeline” usando o modelo “"vblagoje/bert-english-uncased-finetuned-pos"”. - Aplique o pipeline no link fornecido
sentence.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
from transformers import pipeline
# Create the PoS tagging pipeline
pos_pipeline = pipeline(
task="____",
model="____",
grouped_entities=True
)
sentence = "I am meeting my friends for coffee this afternoon."
# Get PoS tags
pos_tags = ____
for token in pos_tags:
print(f"{token['word']}: {token['entity_group']}")