Chapitre 1 : Recherche de mots, phrases, noms et concepts

Ce chapitre te présente les bases du traitement de texte avec spaCy. Tu vas découvrir les structures de données, comment utiliser les pipelines pré-entraînés, et comment les employer pour prédire des caractéristiques linguistiques dans ton texte.

1Présentation de spaCy

2Prise en main

3Documents, spans et tokens

4Attributs lexicaux

5Pipelines entraînés

6Paquets de pipelines

7Chargement de pipelines

8Prédiction d'attributs linguistiques

9Prédiction d'entités nommées dans le contexte

10Correspondances avec des règles

11Utilisation du Matcher

12Ecriture de motifs

À propos de ce cours

spaCy est une bibliothèque Python moderne pour le Traitement Automatique du Langage Naturel de qualité industrielle. Dans ce cours en ligne gratuit et interactif, tu vas apprendre comment utiliser spaCy pour construire des systèmes avancés de compréhension du langage naturel, utilisant à la fois des approches à base de règles et d'apprentissage automatique.

À propos de moi

Je m'appelle Ines, je suis l'un des principaux développeurs de spaCy et la co-fondatrice d'Explosion. Je suis spécialisée dans les outils de développement modernes pour l'IA, l'apprentissage automatique et le NLP. J'adore aussi construire des trucs pour le web.