Spaces:
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#!/usr/bin/env python3 | |
""" | |
Data Scientist.: Dr.Eddy Giusepe Chirinos Isidro | |
""" | |
import spacy | |
import logging | |
class EntityExtractor: | |
""" | |
Classe para extrair entidades de um texto usando o framework Spacy. | |
""" | |
def __init__(self, language_model="pt_core_news_sm"): | |
""" | |
Inicializa a classe com o modelo de linguagem desejado. | |
""" | |
self.nlp = spacy.load(language_model) | |
logging.basicConfig(level=logging.INFO) | |
def extract_entities(self, text): | |
""" | |
Extrai entidades do texto fornecido. | |
""" | |
# Processa o texto com o modelo de linguagem | |
doc = self.nlp(text) | |
# Cria um dicionário para armazenar as entidades | |
entities = {} | |
# Itera sobre as entidades no texto | |
for ent in doc.ents: | |
# Adiciona a entidade ao dicionário | |
entities[ent.text] = ent.label_ | |
# Loga as entidades extraídas | |
logging.info(f"O método da classe (extract_entities) extraiu as Entidades: {entities}") | |
return entities | |
if __name__ == "__main__": | |
text= "A Apple Inc. foi fundada por Steve Jobs e Steve Wozniak em 1976." | |
entidade = EntityExtractor() | |
extraindo_Entity = entidade.extract_entities(text) | |
print("\033[1;33mEntidades extraídades -->\033[m", extraindo_Entity) | |