# pip install spacy
# python -m spacy download es_core_news_sm

import spacy

# Load English tokenizer, tagger, parser, NER and word vectors
#nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
nlp = spacy.load("es_core_news_sm")

# Process whole documents
text = ("Cuando Sebastian Thrun inició su trabajo en vehículos "
        "auto-conducidos en Google el 2007, pocas personas fuera "
        "de la compañía lo tomaron en serio. “Puedo decir que muchos "
        "altos ejecutivos de las principales compañías de vehículos "
        "norteamericanas me darían la mano y se alejarían porque "
        "no valía la pena hablar conmigo.” dijo Thrun, en una "
        "entrevista con Recode al inicio de esta semana.")
doc = nlp(text)

# Analyze syntax
print("Noun phrases:", [chunk.text for chunk in doc.noun_chunks])
print("Verbs:", [token.lemma_ for token in doc if token.pos_ == "VERB"])

# Find named entities, phrases and concepts
for entity in doc.ents:
    print(entity.text, entity.label_)

e876ddc571c7e3caf0780bf279ef380953822aef
<mask token>

<mask token>
print('Noun phrases:', [chunk.text for chunk in doc.noun_chunks])
print('Verbs:', [token.lemma_ for token in doc if token.pos_ == 'VERB'])
for entity in doc.ents:
    print(entity.text, entity.label_)

<mask token>
nlp = spacy.load('es_core_news_sm')
text = (
    'Cuando Sebastian Thrun inició su trabajo en vehículos auto-conducidos en Google el 2007, pocas personas fuera de la compañía lo tomaron en serio. “Puedo decir que muchos altos ejecutivos de las principales compañías de vehículos norteamericanas me darían la mano y se alejarían porque no valía la pena hablar conmigo.” dijo Thrun, en una entrevista con Recode al inicio de esta semana.'
    )
doc = nlp(text)
print('Noun phrases:', [chunk.text for chunk in doc.noun_chunks])
print('Verbs:', [token.lemma_ for token in doc if token.pos_ == 'VERB'])
for entity in doc.ents:
    print(entity.text, entity.label_)

import spacy
nlp = spacy.load('es_core_news_sm')
text = (
    'Cuando Sebastian Thrun inició su trabajo en vehículos auto-conducidos en Google el 2007, pocas personas fuera de la compañía lo tomaron en serio. “Puedo decir que muchos altos ejecutivos de las principales compañías de vehículos norteamericanas me darían la mano y se alejarían porque no valía la pena hablar conmigo.” dijo Thrun, en una entrevista con Recode al inicio de esta semana.'
    )
doc = nlp(text)
print('Noun phrases:', [chunk.text for chunk in doc.noun_chunks])
print('Verbs:', [token.lemma_ for token in doc if token.pos_ == 'VERB'])
for entity in doc.ents:
    print(entity.text, entity.label_)

# pip install spacy
# python -m spacy download es_core_news_sm

import spacy

# Load English tokenizer, tagger, parser, NER and word vectors
#nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
nlp = spacy.load("es_core_news_sm")

# Process whole documents
text = ("Cuando Sebastian Thrun inició su trabajo en vehículos "
        "auto-conducidos en Google el 2007, pocas personas fuera "
        "de la compañía lo tomaron en serio. “Puedo decir que muchos "
        "altos ejecutivos de las principales compañías de vehículos "
        "norteamericanas me darían la mano y se alejarían porque "
        "no valía la pena hablar conmigo.” dijo Thrun, en una "
        "entrevista con Recode al inicio de esta semana.")
doc = nlp(text)

# Analyze syntax
print("Noun phrases:", [chunk.text for chunk in doc.noun_chunks])
print("Verbs:", [token.lemma_ for token in doc if token.pos_ == "VERB"])

# Find named entities, phrases and concepts
for entity in doc.ents:
    print(entity.text, entity.label_)
