ÎncepețiÎncepe gratuit

Etichетаrea părților de vorbire pentru analiza textului

O aplicație de învățare a limbilor străine vrea să îi ajute pe utilizatori să înțeleagă structura propozițiilor, evidențiind rolul gramatical al fiecărui cuvânt. Sarcina ta este să folosești un pipeline Hugging Face pentru a eticheta fiecare cuvânt dintr-o propoziție dată cu eticheta PoS corespunzătoare.

Acest exercițiu face parte din cursul

Procesarea Limbajului Natural (NLP) în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează un pos_pipeline folosind modelul "vblagoje/bert-english-uncased-finetuned-pos".
  • Aplică pipeline-ul pe sentence-ul furnizat.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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']}")
Editează și rulează codul