Kurs
Natural Language Processing mit spaCy
MittelSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 07/2025
PythonMachine Learning4 Std.15 Videos53 Übungen4,450 XP8,306Leistungsnachweis
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Voraussetzungen
Supervised Learning with scikit-learnPython Toolbox1
Einführung in NLP und spaCy
In diesem Kapitel lernst du NLP kennen, inklusive einiger Anwendungsfälle wie die Erkennung benannter Entitäten und KI-gestützte Chatbots. Du erfährst, wie du die leistungsstarke Bibliothek spaCy für verschiedene Aufgaben der Sprachverarbeitung einsetzt, zum Beispiel Tokenisierung, Satzsegmentierung, POS-Tagging und Erkennung benannter Entitäten.
2
Sprachliche Annotationen und Wortvektoren in spaCy
Lerne sprachliche Merkmale, Wortvektoren, semantische Ähnlichkeit, Analogien und Operationen mit Wortvektoren kennen. In diesem Kapitel entdeckst du, wie du mit spaCy Wortvektoren extrahierst, Texte zu einem bestimmten Thema kategorisierst und semantisch ähnliche Begriffe zu gegebenen Wörtern aus einem Korpus oder aus dem Vokabular eines spaCy-Modells findest.
3
Datenanalyse mit spaCy
Mach dich mit spaCy-Pipeline-Komponenten vertraut, lerne, wie du eine Pipeline-Komponente hinzufügst, und analysiere die NLP-Pipeline. Außerdem lernst du mehrere Ansätze für regelbasierte Informationsextraktion kennen, mit den Klassen EntityRuler, Matcher und PhraseMatcher in spaCy sowie dem Python-Paket RegEx.
4
spaCy-Modelle anpassen
Erkunde mehrere praxisnahe Anwendungsfälle, in denen spaCy-Modelle versagen können, und lerne, wie du sie weitertrainierst, um die Modellleistung zu verbessern. Du wirst in die Trainingsschritte von spaCy eingeführt und verstehst, wie du ein vorhandenes spaCy-Modell oder eines von Grund auf trainierst und das Modell zur Inferenzzeit evaluierst.
Natural Language Processing mit spaCy
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