Kapanış

spaCy ile Natural Language Processing

Azadeh Mobasher

Principal data scientist

Bölüm 1 - NLP ve spaCy’ye giriş

spaCy Dil hattı

Doc, Token ve Span gibi spaCy sınıflarıyla çalışın ve kelime vektörleriyle anlamsal benzerlikler öngörün:

Analoji ve vektör işlemleri

spaCy'nin Matcher ve PhraseMatcher araçlarıyla terim ve ifadeleri çıkarmak için eşleme kalıpları yazın:

matcher = Matcher(nlp.vocab)
pattern = [{"LOWER": "good"}, {"LOWER": {"IN": ["morning", "evening"]}}]
matcher.add("morning_greeting", [pattern])

matcher = PhraseMatcher(nlp.vocab, attr = "LOWER")
patterns = [nlp.make_doc(term) for term in terms]
matcher.add("InvestmentTerms", patterns)

Tıbbi alanda NER örneği

spaCy ile Natural Language Processing