BaşlayınÜcretsiz başlayın

spaCy'de pipe ekleme

Farklı NLP görevleri için genellikle mevcut bir spaCy modelini kullanırsın. Ancak bazı durumlarda, cümle bölütleme gibi hazır bir işlem hattı bileşeni beklenen sonuçları üretmek için uzun süre alabilir. Bu egzersizde, bir spaCy modeline (metin işleme işlem hattına) bir bileşen eklemeyi pratik yapacaksın.

Bu egzersizde Amazon Fine Food Reviews veri kümesinden ilk beş incelemeyi kullanacaksın. Bu incelemelere texts dizesini kullanarak erişebilirsin.

spaCy paketi senin için zaten içe aktarılmış durumda.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

spaCy ile Natural Language Processing

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Boş bir spaCy İngilizce modeli yükle ve modele bir sentencizer bileşeni ekle.
  • texts için bir Doc kapsayıcısı oluştur, verilen belgenin sentences listesini oluştur ve cümle sayısını yazdır.
  • sentences listesindeki ikinci cümlenin token listesini yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Load a blank spaCy English model and add a sentencizer component
nlp = spacy.____("en")
nlp.____("sentencizer")

# Create Doc containers, store sentences and print its number of sentences
doc = ____
sentences = [____ for s in ____]
print("Number of sentences: ", len(____), "\n")

# Print the list of tokens in the second sentence
print("Second sentence tokens: ", [____ for ____ in sentences[1]])
Kodu Düzenle ve Çalıştır