Introduction à SpaCy

Introduction au traitement du langage naturel en Python

Katharine Jarmul

Founder, kjamistan

Qu'est-ce que SpaCy ?

  • Bibliothèque de TAL semblable à gensim, avec d'autres implémentations
  • Axée sur la création de chaînes de traitement TAL pour générer des modèles et des corpus
  • Libre, avec des bibliothèques et des outils additionnels
    • Displacy
Introduction au traitement du langage naturel en Python

Visualiseur de reconnaissance d'entités Displacy

exemple de displacy

(source : https://demos.explosion.ai/displacy-ent/)

Introduction au traitement du langage naturel en Python
import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

nlp.entity

<spacy.pipeline.EntityRecognizer at 0x7f76b75e68b8>

doc = nlp("""Berlin is the capital of Germany; 
                  and the residence of Chancellor Angela Merkel.""")

doc.ents

(Berlin, Germany, Angela Merkel)

print(doc.ents[0], doc.ents[0].label_)

Berlin GPE
Introduction au traitement du langage naturel en Python

Pourquoi utiliser SpaCy pour la NER ?

  • Création de chaîne simple
  • Types d'entités différents de nltk
  • Corpus de langue informelle
    • Repérez facilement des entités dans les Tweets et les messages de clavardage
  • Croît très vite !
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Passons à la pratique !

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