课程大纲
介绍
- 定义“工业级自然语言处理”
安装 spaCy
spaCy 元件
- 词性标注器
- 命名实体识别器
- 依存句法分析器
spaCy 功能和语法概述
了解 spaCy 建模
- 统计建模与预测
使用 SpaCy 命令列介面 (CLI)
- 基本指令
创建一个简单的应用程式来预测行为
训练新的统计模型
- 数据(用于训练)
- 标签(标记、命名实体等)
载入模型
- 随机排列与循环
保存模型
向模型提供反馈
- 误差梯度
更新模型
- 更新实体识别器
- 使用基于规则的匹配器提取词元
为预期结果发展广义理论
个案研究
- 区分产品名称与公司名称
优化训练数据
- 选择代表性数据
- 设置丢弃率
其他训练方式
- 传递原始文本
- 传递注释字典
使用 spaCy 预处理 Deep Learning 的文字
将 spaCy 与传统应用程式整合
测试和调试 spaCy 模型
- 迭代的重要性
将模型部署到生产环境
监视和调整模型
故障排除
总结和结论
要求
- Python 编程经验。
- 对统计学有基本了解
- 具有命令行操作经验
观众
- 开发者
- 数据科学家
客户评论 (5)
使用与我们在项目中使用的数据(光栅格式的卫星图像)更相似的数据进行更多实践练习的事实
Matthieu - CS Group
课程 - Scaling Data Analysis with Python and Dask
机器翻译
Very good preparation and expertise of a trainer, perfect communication in English. The course was practical (exercises + sharing examples of use cases)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
课程 - Developing APIs with Python and FastAPI
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course
Bozena Stansfield - New College Durham
课程 - Build REST APIs with Python and Flask
Trainer develops training based on participant's pace
Farris Chua
课程 - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
I mostly enjoyed everything.