Éditeur : Laxmi Kant | KGP Talkie

Durée du cours :

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Langue du cours : Anglais

La description

Salut,

Ce cours est entièrement consacré à SpaCy. Spacy est rapide et facile à utiliser que NLTK. C’est l’un des éléments fondamentaux de la PNL moderne d’aujourd’hui. SpaCy est une bibliothèque de logiciels open source pour le traitement avancé du langage naturel, écrite dans les langages de programmation Python et Cython. La bibliothèque est publiée sous licence MIT et ses principaux développeurs sont Matthew Honnibal et Ines Montani, les fondateurs de la société de logiciels Explosion.

Faire avancer les choses

SpaCy est conçu pour vous aider à faire du vrai travail – pour créer de vrais produits ou recueillir de vraies idées. La bibliothèque respecte votre temps et essaie d’éviter de le perdre. Il est facile à installer et son API est simple et productive. Nous aimons penser à spaCy comme le Ruby on Rails of Natural Language Processing.

Brûlant vite

SpaCy excelle dans les tâches d’extraction d’informations à grande échelle. Il est écrit à partir de zéro en Cython soigneusement géré en mémoire. Des recherches indépendantes menées en 2015 ont révélé que spaCy était le plus rapide au monde. Si votre application doit traiter des vidages Web entiers, spaCy est la bibliothèque que vous souhaitez utiliser.

L’apprentissage en profondeur

spaCy est le meilleur moyen de préparer le texte pour un apprentissage en profondeur. Il interagit de manière transparente avec TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Gensim et le reste de l’impressionnant écosystème d’IA de Python. Avec spaCy, vous pouvez facilement construire des modèles statistiques linguistiquement sophistiqués pour une variété de problèmes de PNL.

Caractéristiques

• Non destructif tokenisation

• Entité nommée reconnaissance

• Soutien 59+ langues

• 46 modèles statistiques pour 16 langues

• Pré-formé vecteurs de mots

• Vitesse ultramoderne

• Facile l’apprentissage en profondeur l’intégration

• Marquage d’une partie du discours

• Analyse de dépendance étiquetée

• Segmentation de phrases basée sur la syntaxe

• Intégré visualiseurs pour la syntaxe et NER

• Mappage chaîne à hachage pratique

• Exporter vers des tableaux de données NumPy

• Sérialisation binaire efficace

• Facile emballage modèle et déploiement

• Précision robuste et rigoureusement évaluée

• Et bien plus.