text: import json
  from spacy.matcher import Matcher
  from spacy.lang.en import English
  
  with open("exercises/en/iphone.json", encoding="utf8") as f:
      TEXTS = json.loads(f.read())
  
  nlp = English()
  matcher = Matcher(nlp.vocab)
  pattern1 = [{"LOWER": "iphone"}, {"LOWER": "x"}]
  pattern2 = [{"LOWER": "iphone"}, {"IS_DIGIT": True}]
  matcher.add("GADGET", None, pattern1, pattern2)
  
  TRAINING_DATA = []
  
  # Criar um objeto Doc para cada frase em TEXTS
  for doc in nlp.pipe(TEXTS):
      # Fazer a correspondência com o doc e criar uma lista com as partições que houve correspondência
      spans = [doc[start:end] for match_id, start, end in matcher(doc)]
      # Obter as tuplas (caracter inicial, caracter final, rótulo) das partições com correspondência
      entities = [(span.start_char, span.end_char, "GADGET") for span in spans]
      # Formatar as correspondência como uma tupla (doc.text, entities)
      training_example = (doc.text, {"entities": entities})
      # Adicionar o exemplo aos dados de treinamento
      TRAINING_DATA.append(training_example)
  
  print(*TRAINING_DATA, sep="\n")
  