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Executando um pipeline do spaCy

Você já executou um pipeline de NLP do spaCy em um único texto e também extraiu tokens de uma lista de contêineres Doc. Neste exercício, você vai praticar as etapas iniciais para executar um pipeline do spaCy em texts, que é uma lista de strings de texto.

Você usará o modelo en_core_web_sm para isso. O pacote spaCy já foi importado para você.

Este exercício faz parte do curso

Processamento de Linguagem Natural com spaCy

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Instruções do exercício

  • Carregue o modelo en_core_web_sm como nlp.
  • Execute o modelo nlp() em cada item de texts e adicione cada contêiner Doc correspondente a uma lista documents.
  • Imprima os textos dos tokens para cada contêiner Doc da lista documents.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Load en_core_web_sm model as nlp
nlp = spacy.____(____)

# Run an nlp model on each item of texts and append the Doc container to documents
documents = []
for text in ____:
  documents.append(____)
  
# Print the token texts for each Doc container
for doc in documents:
  print([____ for ____ in ____])
Editar e executar o código