句子中的命名實體
在這個練習中，我們會用 spaCy 的統計模型來辨識並分類一段文字中的各種命名實體標籤。你也會檢驗這些標籤是否正確。
本練習屬於課程
Python 中文本特徵工程
練習說明
- 使用
spacy.load()載入en_core_web_sm模型。 - 使用
text與nlp建立一個 Doc 物件doc。 - 迴圈走訪
doc.ents，列印所有命名實體及其對應的標籤。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Load the required model
nlp = ____.____(____)
# Create a Doc instance
text = 'Sundar Pichai is the CEO of Google. Its headquarters is in Mountain View.'
doc = ____
# Print all named entities and their labels
for ent in ____:
print(____, ____)