Nhận dạng thực thể có tên trong spaCy
Thực thể có tên là các đối tượng trong thế giới thực có tên riêng, như thành phố, con người, ngày tháng hoặc thời gian. Chúng ta có thể dùng spaCy để tìm các thực thể có tên trong văn bản đã được phiên âm.
Trong bài này, bạn sẽ phiên âm call_4_channel_2.wav (file) bằng transcribe_audio() rồi dùng mô hình ngôn ngữ en_core_web_sm của spaCy để chuyển văn bản đã phiên âm thành một doc của spaCy.
Chuyển văn bản thành doc của spaCy cho phép bạn tận dụng các tính năng dựng sẵn để phân tích văn bản, ví dụ .text cho token (từng từ), .sents cho câu và .ents cho thực thể có tên.
Bài tập này là một phần của khóa học
Xử lý Ngôn ngữ Nói bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
import spacy
# Transcribe call 4 channel 2
call_4_channel_2_text = transcribe_audio("call_4_channel_2.wav")
# Create a spaCy language model instance
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Create a spaCy doc with call 4 channel 2 text
doc = nlp(____)
# Check the type of doc
print(type(___))