Extraindo entidades com spaCy
Liste entidades e seus rótulos.
Extraindo entidades com spaCy é uma aula grátis de NLP Academy no CoddyKit. Esta é a aula 2 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de NLP Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de NLP Academy inclui 4 aulas no total.
O spaCy faz o trabalho
O spaCy inclui um componente de NER treinado que encontra entidades para você. Você fornece o texto e recebe intervalos identificados.
Carregar um modelo
Primeiro, carregue um pipeline que inclua NER. O pequeno modelo em inglês en_core_web_sm é um ponto de partida rápido e fácil de usar.
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")Processar seu texto
Passe uma cadeia de caracteres para o pipeline e obtenha um objeto Doc. O Doc contém tokens, frases e as entidades encontradas pelo spaCy.
doc = nlp("Sundar Pichai leads Google in California.")A propriedade ents
Todo Doc disponibiliza doc.ents, uma tupla de entidades detectadas. Percorra-a para examinar cada entidade individualmente.
for ent in doc.ents:
print(ent)Ler o texto
Cada entidade tem um atributo .text que contém as palavras exatas correspondentes. Esse é o intervalo bruto extraído da sua frase.
print(ent.text) # e.g. Sundar PichaiLer a classificação
Use .label_ (com o sublinhado final) para obter uma cadeia de caracteres de classificação legível, como PERSON, ORG ou GPE.
print(ent.label_) # e.g. PERSONReunir tudo
Um pequeno laço imprime tanto o texto quanto a classificação de cada entidade, transformando uma frase em dados estruturados e organizados.
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.label_)Posições dos caracteres
As entidades também disponibilizam start_char e end_char, os deslocamentos na cadeia de caracteres original. Isso é útil para destacar correspondências mais tarde.
print(ent.start_char, ent.end_char)Explicar uma classificação
Esqueceu o significado de GPE? Chame spacy.explain para obter uma descrição simples em inglês de qualquer classificação de entidade.
spacy.explain("GPE") # 'Countries, cities, states'Entidades são intervalos
Cada entidade é um Span, uma fatia do Doc. Portanto, ela funciona como um mini documento que você pode examinar token por token.
Reunir em uma lista
Uma compreensão rápida reúne todas as entidades em uma lista de tuplas, pronta para ser salva, contada ou incluída em um relatório.
results = [(e.text, e.label_) for e in doc.ents]Verificação rápida
Qual atributo fornece a classificação legível da entidade?
Recapitulação
Carregue um modelo, execute nlp() no texto e percorra doc.ents, lendo .text e .label_. Esse é o NER básico no spaCy. ✅
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Perguntas Frequentes
A aula “Extraindo entidades com spaCy” é grátis?
Sim — o texto completo de “Extraindo entidades com spaCy” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de NLP Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de NLP Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Extraindo entidades com spaCy”?
Liste entidades e seus rótulos. Você pratica NLP Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar NLP Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. NLP Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 2 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Extraindo entidades com spaCy”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de NLP Academy?
Sim. Cada aula de NLP Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- O que conta como entidade?
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- Adicionando regras personalizadas de entidades