การรัน spaCy pipeline
คุณได้รัน spaCy NLP pipeline กับข้อความชิ้นเดียวและดึง token จากรายการ Doc container แล้ว ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ฝึกขั้นตอนเริ่มต้นของการรัน spaCy pipeline กับ texts ซึ่งเป็นรายการของสตริงข้อความ
จะใช้โมเดล en_core_web_sm สำหรับงานนี้ โดย spaCy ได้ถูก import ไว้ให้แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วย spaCy
คำแนะนำการฝึกหัด
- โหลดโมเดล
en_core_web_smเป็นnlp - รันโมเดล
nlp()กับแต่ละรายการในtextsแล้ว appendDoccontainer ที่ได้ลงในรายการdocuments - พิมพ์ข้อความของ token สำหรับ
Doccontainer แต่ละรายการในรายการdocuments
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Load en_core_web_sm model as nlp
nlp = spacy.____(____)
# Run an nlp model on each item of texts and append the Doc container to documents
documents = []
for text in ____:
documents.append(____)
# Print the token texts for each Doc container
for doc in documents:
print([____ for ____ in ____])