Разбор зависимостей с помощью spaCy
Разбор зависимостей анализирует грамматическую структуру предложения и определяет связанные слова, а также тип отношений между ними. Одно из применений разбора зависимостей — выделение подлежащего и дополнения в предложении. В этом упражнении вы попрактикуетесь в извлечении меток зависимостей для заданных текстов.
Три комментария из набора данных Airline Travel Information System (ATIS) уже переданы вам в виде списка texts. Модель en_core_web_sm загружена и доступна под именем nlp.
Это упражнение является частью курса
Обработка естественного языка с помощью spaCy
Инструкции к упражнению
- Создайте список
documents, содержащий контейнерыdocдля каждого элемента спискаtexts. - Для каждого контейнера
docвыведите кортеж из текста токена, метки зависимости и её пояснения.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Create a list of Doc containts of texts list
documents = [____ for t in ____]
# Print each token's text, dependency label and its explanation
for doc in documents:
print([(token.____, token.____, spacy.____(token.____)) for token in doc], "\n")