Struttura del corso

Introduzione

  • Definizione di "elaborazione del linguaggio naturale di livello industriale"

Installazione di spaCy

Componenti spaCy

  • Tagger per parti del discorso
  • Riconoscimento entità denominatoNamed entity recognizer
  • Parser di dipendenze

Panoramica delle funzionalità e della sintassi di spaCy

Comprendere la modellazione dello spazio

  • Modellazione statistica e previsione

Utilizzo dell'interfaccia della riga di comando (CLI) di SpaCy

  • Comandi di base

Creazione di un'applicazione semplice per stimare il comportamento 

Addestramento di un nuovo modello statistico

  • Dati (per l'addestramento)
  • Etichette (tag, entità denominate, ecc.)

Caricamento del modello

  • Riproduzione casuale e loop

Salvataggio del modello

Fornire commenti e suggerimenti al modello

  • Gradiente di errore

Aggiornamento del modello

  • Aggiornamento del sistema di riconoscimento entità
  • Estrazione di token con matcher basato su regole

Sviluppo di una teoria generalizzata per i risultati attesi

Caso di studio

  • Distinguere i nomi dei prodotti dai nomi delle aziende

Perfezionamento dei dati di training

  • Selezione dei dati rappresentativi
  • Impostazione del tasso di abbandono

Altri stili di allenamento

  • Passaggio di testi non elaborati
  • Passare i dizionari delle annotazioni

Utilizzo di spaCy per pre-elaborare il testo per Deep Learning

Integrazione di spaCy con le applicazioni legacy

Test e debug del modello spaCy

  • L'importanza dell'iterazione

Distribuzione del modello nell'ambiente di produzione

Monitoraggio e regolazione del modello

Risoluzione dei problemi

Riassunto e conclusione

Requisiti

  • Python Esperienza di programmazione.
  • Una conoscenza di base della statistica
  • Esperienza con la riga di comando

Pubblico

  • Gli sviluppatori
  • Scienziati dei dati
  14 ore

Numero di Partecipanti


Data Inizio

Data Fine


Le date sono soggette a disponibilità e si svolgono tra le 09:30 e le 16:30.

Prezzo per Partecipante

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