Etichetarea POS cu spaCy
În acest exercițiu vei exersa etichetarea POS. Etichetarea POS este un instrument util în NLP, deoarece permite algoritmilor să înțeleagă structura gramaticală a unei propoziții și să identifice cuvintele cu mai multe sensuri, precum watch și play.
Pentru acest exercițiu, en_core_web_sm a fost încărcat pentru tine ca nlp. Trei comentarii din setul de date Airline Travel Information System (ATIS) îți sunt puse la dispoziție într-o listă numită texts.
Acest exercițiu face parte din cursul
Procesarea limbajului natural cu spaCy
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Construiește
documents, o listă cu toate containereledoccorespunzătoare fiecărui text din listatexts, folosind list comprehension. - Pentru fiecare container
doc, afișează textul fiecărui token și eticheta POS corespunzătoare, iterând prindocumentsși prin tokenii fiecărui containerdoccu ajutorul unui cicluforimbricat.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Compile a list of all Doc containers of texts
documents = [____(text) for text in texts]
# Print token texts and POS tags for each Doc container
for doc in documents:
for ____ in doc:
print("Text: ", ____, "| POS tag: ", ____)
print("\n")