第1章: 単語やフレーズ、名前、概念の検索

この章では、spaCyの基本的なテキスト処理の方法を紹介します。 データ構造や機械学習パイプラインの扱い方や、これらを用いてテキストの言語的特徴を抽出する方法を学んでいきます。

1はじめに

2spaCyを使ってみる

3ドキュメントとスパンとトークン

4語彙の属性

5機械学習パイプライン

6パイプラインパッケージ

7パイプラインのロード

8言語特徴量の解析

9文脈に基づいた固有表現抽出

10ルールベースマッチ

11Matcherを使う

12パターンを書く

このコースについて

spaCyは産業応用向きの自然言語処理用Pythonライブラリです。この無料のオンラインコースでは、ルールベースと機械学習を用いた先進的な自然言語処理システムをspaCyで作る方法をインタラクティブに学ぶことができます。

私について

私はspaCyのコア開発者で、Explosionの共同創業者の一人のInesです。AIや機械学習、自然言語処理の最新の開発ツールを専門としており、Web関連のものを作るのも大好きです。