Dilbilimsel açıklamaları tahmin etme

Şimdi spaCy'nin önceden eğitilmiş model paketlerinden birini deneyecek ve tahminlerini çalışırken göreceksin. Kendi metninde denemekte özgürsün! Küçük İngilizce modeli nlp değişkeni olarak zaten hazır.

Bir etiketin veya label'ın ne anlama geldiğini öğrenmek için IPython kabuğunda spacy.explain çağırabilirsin. Örneğin: spacy.explain('PROPN') veya spacy.explain('GPE').

Bu egzersiz

spaCy ile İleri Düzey NLP

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

text = "It’s official: Apple is the first U.S. public company to reach a $1 trillion market value"

# Process the text
doc = ____

for token in doc:
    # Get the token text, part-of-speech tag and dependency label
    token_text = ____.____
    token_pos = ____.____
    token_dep = ____.____
    # This is for formatting only
    print('{:<12}{:<10}{:<10}'.format(token_text, token_pos, token_dep))

Kodu Düzenle ve Çalıştır