迁移学习被称为“NLP领域的ImageNet时刻”。近期研究表明，模型可以利用从海量数据样本中提取的详细、具备上下文感知的语言知识进行初始化。本演讲将解释spa...

spaCy自然语言处理库发布v3.5版本。该版本引入了三个新的CLI命令、增加了模糊匹配功能、改进了实体链接功能，并包含一系列语言更新和错误修复。

本期节目邀请了某机构联合创始人兼CEO Ines Montani，与主持人讨论如何使用自然语言处理解决实际问题。内容涵盖生成式任务与预测式任务的区别、构建处理流...

利用机器学习和自然语言处理创造更好的健康获取方式。本文介绍了Healthsea的开发历程，这是一个端到端的spaCy管道，用于分析用户对补充产品的评论并提取其对...

本次炉边谈话深入探讨了自然语言处理（NLP）技术从原型阶段过渡到实际生产环境时所涉及的各个方面。

命名实体是一个由单个或多个标记组成的连续片段，具有"人物"、"地点"或"组织"等标签类型。命名实体识别算法需要在标注数据（如OntoNotes）上进行训练。

WW2 spaCy 是一个用于处理二战原始史料和二手文献，并执行命名实体识别（NER）的管道。目前，该管道专注于基于美国军队的命名实体识别，并计划在未来扩展到其...

随着spaCy v2.0的发布候选版本日益临近，我们兴奋地实现了一些最后的重要功能。其中最好的改进之一是一个用于添加流水线组件以及向Doc、Span和Token...

我们非常荣幸地邀请到了 Ines Montani 和 Matt Honnibal，他们是强大且先进的自然语言处理库 spaCy 的开发者。本期播客涵盖了关于这一...

本视频演示了如何使用Prodigy（一款由spaCy开发团队打造的新一代、基于主动学习的标注工具）来训练一个针对新概念的短语识别系统。具体示例是使用来自Redd...

采用模块化的流程方法进行语言分析，将非结构化文本转换为像spaCy的Doc对象这样的结构化数据对象。