Вам необходимо написать код выделения именованной сущности для текста
“Venezuela Prepares for Chavez Recall Vote Supporters and rivals warn of possible fraud; government says Chavez's defeat could produce turmoil in world oil market.“.
Вставьте пропущенные команды:
ner_pipeline = 1("2", "dslim/bert-base-NER", aggregation_strategy="3")

ner_pipeline("Venezuela Prepares for Chavez Recall Vote Supporters and rivals warn of possible fraud; government says Chavez's defeat could produce turmoil in world oil market.")

Другие предметы Университет Выделение именованных сущностей (NER) анализ данных университет обработка данных машинное обучение статистический анализ визуализация данных исследование данных Big Data курсы по анализу данных программы университетов Новый

Для выделения именованных сущностей из текста в Python, мы можем использовать библиотеку Hugging Face Transformers, которая предоставляет доступ к различным моделям для обработки естественного языка. В данном случае, мы будем использовать модель для распознавания именованных сущностей (NER).

Вот шаги, которые нужно выполнить для завершения вашего кода:

1. Импортируйте необходимые библиотеки: Убедитесь, что вы импортировали библиотеку Transformers и необходимые модули.
2. Создайте пайплайн для NER: Вам нужно использовать функцию pipeline для создания объекта ner_pipeline.
3. Вызовите пайплайн на вашем тексте: После создания пайплайна, вы можете передать текст, который хотите проанализировать.

Теперь давайте вставим пропущенные команды в ваш код:

from transformers import pipeline

# Создание пайплайна для именованных сущностей
ner_pipeline = pipeline("ner", model="dslim/bert-base-NER", aggregation_strategy="simple")

# Анализ текста
result = ner_pipeline("Venezuela Prepares for Chavez Recall Vote Supporters and rivals warn of possible fraud; government says Chavez's defeat could produce turmoil in world oil market.")

# Вывод результата
print(result)

В данном коде:

• pipeline: Это функция из библиотеки Transformers, которая создает пайплайн для выполнения задачи NER.
• model: Указывает, какую модель мы используем. В данном случае это dslim/bert-base-NER.
• aggregation_strategy: Указывает, как обрабатывать перекрывающиеся сущности. В данном случае мы используем simple.

После выполнения этого кода, вы получите список распознанных именованных сущностей из вашего текста, включая такие элементы, как названия стран, имена людей и другие важные термины.