ПочатиПочніть безкоштовно

Тегування частин мови для аналізу тексту

Додаток для вивчення мов хоче допомогти користувачам розуміти структуру речень, підсвічуючи граматичну роль кожного слова. Ваше завдання — скористатися конвеєром Hugging Face, щоб позначити кожне слово в поданому реченні відповідним PoS-теґом.

Ця вправа є частиною курсу

Natural Language Processing (NLP) in Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть pos_pipeline, використовуючи модель "vblagoje/bert-english-uncased-finetuned-pos".
  • Застосуйте конвеєр до наданого sentence.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

from transformers import pipeline
# Create the PoS tagging pipeline
pos_pipeline = pipeline(
    task="____",
    model="____",
    grouped_entities=True
)

sentence = "I am meeting my friends for coffee this afternoon."

# Get PoS tags
pos_tags = ____
for token in pos_tags:
    print(f"{token['word']}: {token['entity_group']}")
Редагувати та запускати код