ComeçarComece de graça

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 exercício faz parte do curso

Processamento de Linguagem Natural (NLP) em Python

Ver curso

Instruções do exercício

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

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']}")
Editar e executar o código