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Marcação de Partes do Discurso para análise de texto

Um app de aprendizado de idiomas quer ajudar usuários a entender a estrutura das frases destacando o papel gramatical de cada palavra. Sua tarefa é usar uma pipeline do Hugging Face para rotular cada palavra em uma frase com sua tag de PoS correspondente.

Este exercicio faz parte do curso

Processamento de Linguagem Natural (NLP) em Python

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Instruções do exercicio

  • Crie uma pos_pipeline usando o modelo "vblagoje/bert-english-uncased-finetuned-pos".
  • Aplique a pipeline na sentence fornecida.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio 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']}")
Editar e Executar Código