ПочатиПочніть безкоштовно

Сегментація речень у spaCy

У цій вправі ви попрактикуєтеся в сегментації речень. В обробці природної мови поділ документа на речення — корисна базова операція. Це один із перших кроків у багатьох складніших завданнях НЛП, наприклад виявленні іменованих сутностей. Крім того, кількість речень може підказати, скільки інформації містить текст.

У вас є доступ до десяти відгуків про їжу в списку texts.

Модель en_core_web_sm уже завантажено як nlp і .

Ця вправа є частиною курсу

Обробка природної мови (NLP) зі spaCy

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Запустіть модель spaCy для кожного елемента у списку texts, щоб зібрати documents — список усіх контейнерів Doc.
  • Видобудьте речення з кожного контейнера doc, ітеруючись списком documents, і додайте їх до списку sentences.
  • Порахуйте кількість речень у кожному контейнері doc, використовуючи список sentences.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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

# Iterate through documents and append sentences in each doc to the sentences list
sentences = []
for doc in documents:
  sentences.append([s for s in ____.____])
  
# Find number of sentences per each doc container
print([len(____) for s in sentences])
Редагувати та запускати код