第一章: 词语、短语、名字和概念的检索

本章介绍spaCy文本处理的基础知识。 你将会学习到数据结构、模型训练以及如何用它们来抽取文本中的语言学特征。

1spaCy介绍

2入门

3文本(documents), 跨度(spans)和词符(tokens)

4词汇属性

5训练好的流程

6流程包

7调用流程

8语言学标注的预测

9命名实体在情境中的预测

10基于规则的匹配抽取

11Matcher的使用

12匹配模板的书写

关于这门课程

spaCy是一个先进的工业级别自然语言处理Python库。在这个免费的交互性在线课程中,你会学习到如何使用spaCy来打造先进的基于规则或是机器学习方法的自然语言处理系统。

关于我

我是Ines,我是spaCy的核心开发人员之一,也是Explosion的联合创始人。我专注于构建人工智能、机器学习和自然语言处理的先进开发工具。我也非常喜欢开发一些网络应用。