НачатьНачать бесплатно

Определение именованных сущностей в заголовках новостей

Новостные организации часто размечают именованные сущности — людей, места и организации — в заголовках статей, чтобы улучшить поиск, индексирование и рекомендации. Ваша задача — использовать пайплайн Hugging Face для автоматического обнаружения и группировки таких сущностей в заголовке новости.

Это упражнение является частью курса

Обработка естественного языка (NLP) на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте ner_pipeline, используя модель "dslim/bert-base-NER".
  • Извлеките именованные сущности из заданного заголовка headline.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

from transformers import pipeline
# Create the NER pipeline
ner_pipeline = pipeline(
    task="____",
    model="____",
    grouped_entities=True
)
headline = "Apple is planning to open a new office in San Francisco next year."

# Get named entities
entities = ____

for entity in entities:
    print(f"{entity['entity_group']}: {entity['word']}")
Редактировать и запускать код