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Kurs

Natural Language Processing mit spaCy

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 07/2025
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Kursbeschreibung

Lerne spaCy kennen, den Industriestandard für NLP

In diesem Kurs lernst du, wie du spaCy, eine schnell wachsende, branchenübliche Bibliothek, für verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung wie Tokenisierung, Satzsegmentierung, Parsing und Erkennung benannter Entitäten nutzen kannst. spaCy bietet leistungsstarke, benutzerfreundliche und produktionsreife Funktionen für eine Vielzahl von Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung.

Lerne die wichtigsten Funktionen von spaCy kennen

Du lernst zuerst die wichtigsten Funktionen von spaCy kennen und wie du damit Texte analysieren und Infos aus unstrukturierten Daten herausziehen kannst. Dann wirst du mit den Klassen von spaCy arbeiten, wie Doc, Span und Token, und lernen, wie man verschiedene spaCy-Komponenten nutzt, um Wortvektoren zu berechnen und semantische Ähnlichkeiten vorherzusagen.

SpaCy-Modelle trainieren und mehr über Musterabgleich erfahren

Du wirst üben, einfache und komplexe Abgleichmuster zu schreiben, um bestimmte Begriffe und Ausdrücke mit EntityRuler, Matcher und PhraseMatcher aus unstrukturierten Daten zu extrahieren. Du lernst auch, wie du eigene Pipeline-Komponenten und Trainings-/Evaluierungsdaten erstellst. Von da an lernst du, wie man spaCy-Modelle trainiert und wie man sie für die Inferenz nutzt. Während des Kurses arbeitest du an echten Beispielen und festigst dein Verständnis für die Verwendung von spaCy in deinen eigenen NLP-Projekten.

Voraussetzungen

Supervised Learning with scikit-learnPython Toolbox
1

Introduction to NLP and spaCy

This chapter will introduce you to NLP, some of its use cases such as named-entity recognition and AI-powered chatbots. You’ll learn how to use the powerful spaCy library to perform various natural language processing tasks such as tokenization, sentence segmentation, POS tagging, and named entity recognition.
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2

spaCy Linguistic Annotations and Word Vectors

Learn about linguistic features, word vectors, semantic similarity, analogies, and word vector operations. In this chapter you’ll discover how to use spaCy to extract word vectors, categorize texts that are relevant to a given topic and find semantically similar terms to given words from a corpus or from a spaCy model vocabulary.
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3

Data Analysis with spaCy

4

Customizing spaCy Models

Explore multiple real-world use cases where spaCy models may fail and learn how to train them further to improve model performance. You’ll be introduced to spaCy training steps and understand how to train an existing spaCy model or from scratch, and evaluate the model at the inference time.
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Natural Language Processing mit spaCy
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