まとめ

spaCyで学ぶNatural Language Processing

Azadeh Mobasher

Principal data scientist

第1章 - NLP と spaCy の概要

 

  • spaCy のパイプラインで言語特徴を抽出する:

 

spaCy の言語パイプライン

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第2章 - spaCy の言語注釈と単語ベクトル

  • Doc、Token、Span などの spaCy クラスを使い、単語ベクトルで意味的類似度を推定する:

アナロジーとベクトル演算

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第3章 - spaCy でのデータ分析

  • spaCy の Matcher と PhraseMatcher で用語やフレーズを抽出するパターンを書く:

 

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)
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第4章 - spaCy モデルのカスタマイズ

 

  • 学習用にデータをアノテーションして準備する
  • spaCy モデルを学習し、推論で利用する

 

医療領域のNER例

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お疲れさまでした！

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