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Container Doc no spaCy

A primeira etapa de um pipeline de processamento de texto no spaCy é converter uma string de texto em um container Doc, que armazena o texto processado. Neste exercício, você vai praticar como carregar um modelo do spaCy, criar um objeto nlp(), criar um container Doc e processar uma string text que já está disponível para você.

O modelo en_core_web_sm já está baixado.

Este exercício faz parte do curso

Processamento de Linguagem Natural com spaCy

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Instruções do exercício

  • Carregue en_core_web_sm e crie um objeto nlp.
  • Crie um container doc a partir da string text.
  • Crie uma lista contendo o texto de cada token no container doc.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Load en_core_web_sm and create an nlp object
nlp = spacy.____(____)

# Create a Doc container for the text object
doc = ____(____)

# Create a list containing the text of each token in the Doc container
print([____ for ____ in ____])
Editar e executar o código