import spacy
# Importa el Matcher
from spacy.____ import ____
nlp = spacy.load("es_core_news_sm")
doc = nlp(
"Los Olímpicos de Tokio 2020 son la inspiración para la nueva "
"colección de zapatillas adidas zx."
)
# Inicializa el matcher con el vocabulario compartido
matcher = ____(____.____)
# Crea un patrón que encuentre dos tokens: "adidas" y "zx"
pattern = [____]
# Añade el patrón al matcher
____.____("ADIDAS_ZX_PATTERN", None, ____)
# Usa al matcher sobre el doc
matches = ____
print("Resultados:", [doc[start:end].text for match_id, start, end in matches])
import spacy
# Importe le Matcher
from spacy.____ import ____
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("Upcoming iPhone X release date leaked as Apple reveals pre-orders")
# Initialise le matcher avec le vocabulaire partagé
matcher = ____(____.____)
# Crée un motif qui recherche les deux tokens : "iPhone" et "X"
pattern = [____]
# Ajoute le motif au matcher
____.____("IPHONE_X_PATTERN", None, ____)
# Utilise le matcher sur le doc
matches = ____
print("Résultats :", [doc[start:end].text for match_id, start, end in matches])
import spacy
# Importe le Matcher
from spacy.____ import ____
nlp = spacy.load("fr_core_news_sm")
doc = nlp("Le constructeur Citröen présente la e-Méhari Courrèges au public.")
# Initialise le matcher avec le vocabulaire partagé
matcher = ____(____.____)
# Crée un motif qui recherche les deux tokens : "e-Méhari" et "Courrèges"
pattern = [____]
# Ajoute le motif au matcher
____.____("MEHARI_PATTERN", None, ____)
# Utilise le matcher sur le doc
matches = ____
print("Résultats :", [doc[start:end].text for match_id, start, end in matches])