Đếm danh từ trong một đoạn văn bản
Trong bài tập này, bạn sẽ viết hai hàm, nouns() và proper_nouns(), để lần lượt đếm số lượng danh từ thường và danh từ riêng trong một đoạn văn bản.
Các hàm này sẽ nhận vào một đoạn văn bản và tạo ra một danh sách chứa các thẻ POS cho từng từ. Sau đó, hàm sẽ trả về số lượng danh từ riêng/danh từ thường mà văn bản chứa. Ở bài tập tiếp theo, chúng ta sẽ dùng các hàm này để rút ra những insight thú vị về tin giả.
Mô hình en_core_web_sm đã được nạp sẵn là nlp trong bài tập này.
Bài tập này là một phần của khóa học
Khai thác đặc trưng cho NLP bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
# Returns number of proper nouns
def proper_nouns(text, model=nlp):
# Create doc object
doc = model(text)
# Generate list of POS tags
pos = [token.pos_ for token in doc]
# Return number of proper nouns
return ____.____(____)
print(proper_nouns("Abdul, Bill and Cathy went to the market to buy apples.", nlp))