ÎncepețiÎncepe gratuit

Date de antrenament compatibile

Reține că nu poți transmite textul brut direct către spaCy. În schimb, trebuie să creezi un obiect Example pentru fiecare exemplu de antrenament. În acest exercițiu, vei exersa conversia unui set training_data cu o singură propoziție adnotată într-o listă de obiecte Example.

Modelul en_core_web_sm este deja importat și disponibil ca nlp. Clasa Example este de asemenea importată pentru a fi folosită.

Acest exercițiu face parte din cursul

Procesarea limbajului natural cu spaCy

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Iterează prin text și adnotările din training_data, convertește textul într-un container Doc și stochează-l în variabila doc.
  • Creează un obiect Example folosind obiectul doc și adnotările fiecărui punct de date de antrenament, și stochează-l în example_sentence.
  • Adaugă example_sentence la lista all_examples.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

example_text = 'A patient with chest pain had hyperthyroidism.'
training_data = [(example_text, {'entities': [(15, 25, 'SYMPTOM'), (30, 45, 'DISEASE')]})]

all_examples = []
# Iterate through text and annotations and convert text to a Doc container
for text, annotations in training_data:
  doc = nlp(____)
  
  # Create an Example object from the doc contianer and annotations
  example_sentence = ____.____(doc, ____)
  print(example_sentence.to_dict(), "\n")
  
  # Append the Example object to the list of all examples
  all_examples.append(____)
  
print("Number of formatted training data: ", len(____))
Editează și rulează codul