Ordbetydelseddisambiguation med spaCy
WSD (word-sense disambiguation) är ett klassiskt problem inom NLP som handlar om att avgöra i vilken betydelse ett ord används i en mening. Att identifiera rätt ordbetydelse kan vara avgörande i sökmotorer, maskinöversättning och frågebesvaringssystem. I den här övningen får du träna på att använda POS-taggning för ordbetydelsedisambiguering.
Det finns två meningar som innehåller ordet jam, med två olika betydelser. Din uppgift är att identifiera POS-taggarna för att avgöra vilken betydelse ordet har i respektive mening.
De två meningarna finns tillgängliga i listan texts. Modellen en_core_web_sm är redan inläst och tillgänglig som nlp.
Den här övningen är en del av kursen
Naturlig språkbehandling med spaCy
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
texts = ["This device is used to jam the signal.",
"I am stuck in a traffic jam"]
# Create a list of Doc containers in the texts list
documents = [____ for t in texts]
# Print a token's text and POS tag if the word jam is in the token's text
for i, doc in enumerate(documents):
print(f"Sentence {i+1}: ", [(____, ____) for token in doc if "jam" in token.text], "\n")