Kapitel 2: Großangelegte Datenanalyse mit spaCy

In diesem Kapitel verwendest du deine neuen Skills, um konkrete Informationen aus großen Textmengen zu extrahieren. Du lernst außerdem, spaCys Datenstrukturen optimal zu nutzen sowie statistische und regelbasierte Strategien für Textanalyse effektiv zu kombinieren.

1Datenstrukturen (1)

2Strings zu Hashes

3Vocab, Hashes und Lexeme

4Datenstrukturen (2)

5Erstellung eines Docs

6Docs, Spans und Entitäten von Grund auf

7Best Practices für Datenstrukturen

8Wortvektoren und semantische Ähnlichkeit

9Wortvektoren inspizieren

10Ähnlichkeiten vergleichen

11Modelle und Regeln kombinieren

12Pattern-Debugging (1)

13Pattern-Debugging (2)

14Effizientes Phrase-Matching

15Länder und ihre Beziehungen extrahieren

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.