ПочатиПочніть безкоштовно

POS-розмічування у spaCy

У цій вправі ви потренуєтеся в POS-розмічуванні. POS-розмічування корисне в NLP, адже воно допомагає алгоритмам розуміти граматичну структуру речення та визначати слова з кількома значеннями, наприклад watch і play.

Для цієї вправи en_core_web_sm уже завантажено як nlp. Три коментарі з набору даних ATIS (Airline Travel Information System) надано у списку texts.

Ця вправа є частиною курсу

Обробка природної мови (NLP) зі spaCy

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть documents — список усіх контейнерів doc для кожного тексту у списку texts, використавши list comprehension.
  • Для кожного контейнера doc виведіть текст кожного токена та відповідну POS-мітку, ітеруючись по documents і токенах кожного doc за допомогою вкладеного циклу for.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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")
Редагувати та запускати код