Разметка частей речи для анализа текста
Приложение для изучения языков хочет помочь пользователям разобраться в структуре предложений, выделяя грамматическую роль каждого слова. Ваша задача — использовать пайплайн Hugging Face, чтобы присвоить каждому слову в заданном предложении соответствующий тег части речи.
Это упражнение является частью курса
Обработка естественного языка (NLP) на Python
Инструкции к упражнению
- Создайте
pos_pipeline, используя модель"vblagoje/bert-english-uncased-finetuned-pos". - Примените пайплайн к заданному предложению
sentence.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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']}")