Kapitel 1: Wörter, Ausdrücke, Entitäten und Konzepte finden

Dieses Kapitel zeigt dir die Grundlagen der Textverabeitung mit spaCy. Du lernst die Datenstrukturen kennen, wie du mit trainierten Pipelines arbeitest und wie du sie verwenden kannst, um linguistische Eigenschaften deines Texts vorherzusagen.

1Einführung in spaCy

2Los geht's

3Dokumente, Spans und Tokens

4Lexikalische Attribute

5Trainierte Pipelines

6Pipeline-Pakete

7Pipelines laden

8Linguistische Attribute vorhersagen

9Entitäten im Kontext vorhersagen

10Regelbasiertes Matching

11Verwendung des Matchers

12Patterns schreiben

Über diesen Kurs

spaCy ist eine moderne Python-Bibliothek für industriestarkes Natural Language Processing. In diesem kostenlosen und interaktiven Onlinekurs lernst du, mithilfe von spaCy fortgeschrittene Systeme für die Analyse natürlicher Sprache zu entwickeln und dabei sowohl regelbasierte Verfahren, als auch moderne Machine-Learning-Technologie einzusetzen.

Über mich

Ich bin Ines, eine Hauptentwicklerin von spaCy und Gründerin von Explosion. Mein Spezialgebiet sind moderne Entwicklertools für KI, Machine Learning und NLP. Ich baue außerdem supergern Dinge fürs Web.