НачатьНачать бесплатно

Анализ пайплайнов в spaCy

spaCy позволяет анализировать пайплайн, чтобы проверить, все ли необходимые атрибуты заданы. В этом упражнении вы попрактикуетесь в анализе пайплайна spaCy. Ранее в видео был проанализирован существующий пайплайн en_core_web_sm, и результат оказался No problems found.. Здесь вы проанализируете пустую англоязычную модель spaCy с несколькими добавленными компонентами и изучите результаты анализа.

Пакет spaCy уже импортирован и готов к использованию.

Это упражнение является частью курса

Обработка естественного языка с помощью spaCy

Посмотреть курс

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Load a blank spaCy English model
nlp = spacy.____("en")

# Add tagger and entity_linker pipeline components
nlp.____("tagger")
nlp.____(____)

# Analyze the pipeline
analysis = nlp.____(pretty=True)
Редактировать и запускать код