Распознавание именованных сущностей в spaCy
Именованные сущности — это реальные объекты, имеющие собственные названия: города, люди, даты или время. С помощью spaCy можно находить именованные сущности в расшифрованном тексте.
В этом упражнении вы расшифруете call_4_channel_2.wav (файл) с помощью transcribe_audio(), а затем используете языковую модель spaCy — en_core_web_sm — чтобы преобразовать расшифрованный текст в объект spaCy doc.
Преобразование текста в объект spaCy doc открывает доступ к встроенным инструментам анализа: .text для токенов (отдельных слов), .sents для предложений и .ents для именованных сущностей.
Это упражнение является частью курса
Обработка устной речи на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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(___))