เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

Doc container ใน spaCy

ขั้นตอนแรกของ pipeline การประมวลผลข้อความใน spaCy คือการแปลงข้อความให้กลายเป็น Doc container ซึ่งใช้จัดเก็บข้อความที่ผ่านการประมวลผลแล้ว ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ฝึกโหลดโมเดล spaCy สร้างออบเจ็กต์ nlp() สร้าง Doc container และประมวลผลตัวแปร text ที่เตรียมไว้ให้

โมเดล en_core_web_sm ดาวน์โหลดไว้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วย spaCy

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • โหลด en_core_web_sm และสร้างออบเจ็กต์ nlp
  • สร้าง doc container จากตัวแปร text
  • สร้าง list ที่เก็บข้อความของแต่ละ token ใน doc container

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Load en_core_web_sm and create an nlp object
nlp = spacy.____(____)

# Create a Doc container for the text object
doc = ____(____)

# Create a list containing the text of each token in the Doc container
print([____ for ____ in ____])
แก้ไขและรันโค้ด