BaşlayınÜcretsiz Başlayın

spaCy ile POS etiketleme

Bu egzersizde POS etiketleme pratiği yapacaksın. POS etiketleme, bir cümlenin dilbilgisel yapısını anlamaya ve watch ile play gibi birden fazla anlama sahip kelimeleri doğru yorumlamaya yardımcı olduğu için NLP'de faydalıdır.

Bu egzersiz için en_core_web_sm modeli nlp olarak yüklendi. Airline Travel Information System (ATIS) veri kümesinden üç yorum texts adlı bir listede sana verildi.

Bu egzersiz

spaCy ile Natural Language Processing

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Liste üreteci kullanarak texts listesindeki her metin için tüm doc kapsayıcılarını içeren documents listesini oluştur.
  • Her doc kapsayıcısındaki token'ların metnini ve karşılık gelen POS etiketini yazdırmak için, iç içe for döngüsüyle documents ve her doc kapsayıcısının token'ları üzerinde yineleme yap.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Compile a list of all Doc containers of texts
documents = [____(text) for text in texts]

# Print token texts and POS tags for each Doc container
for doc in documents:
    for ____ in doc:
        print("Text: ", ____, "| POS tag: ", ____)
    print("\n")
Kodu Düzenle ve Çalıştır