Recunoașterea entităților denumite în spaCy
Entitățile denumite sunt obiecte din lumea reală care au nume, cum ar fi orașe, persoane, date sau ore. Putem folosi spaCy pentru a găsi entități denumite în textul transcris.
În acest exercițiu, vei transcrie call_4_channel_2.wav (fișier) folosind transcribe_audio(), apoi vei utiliza modelul de limbă en_core_web_sm din spaCy pentru a converti textul transcris într-un doc spaCy.
Transformarea textului într-un doc spaCy îți permite să folosești funcționalitățile built-in ale bibliotecii pentru analiza textului, cum ar fi .text pentru tokeni (cuvinte individuale), .sents pentru propoziții și .ents pentru entități denumite.
Acest exercițiu face parte din cursul
Procesarea limbajului vorbit în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
import spacy
# Transcribe call 4 channel 2
call_4_channel_2_text = transcribe_audio("call_4_channel_2.wav")
# Create a spaCy language model instance
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Create a spaCy doc with call 4 channel 2 text
doc = nlp(____)
# Check the type of doc
print(type(___))