Procesamiento del Lenguaje Natural con spaCy

Aprende sobre características lingüísticas, vectores de palabras, similitud semántica, analogías y operaciones con vectores de palabras. En este capítulo descubrirás cómo usar spaCy para extraer vectores de palabras, categorizar textos relevantes para un tema dado y encontrar términos semánticamente similares a palabras dadas a partir de un corpus o del vocabulario de un modelo de spaCy.

Familiarízate con los componentes de la canalización de spaCy, cómo añadir un componente y cómo analizar la canalización de NLP. También aprenderás varios enfoques para la extracción de información basada en reglas usando las clases EntityRuler, Matcher y PhraseMatcher de spaCy y el paquete RegEx de Python.

Explora múltiples casos de uso reales en los que los modelos de spaCy pueden fallar y aprende a seguir entrenándolos para mejorar su rendimiento. Te presentaremos los pasos de entrenamiento de spaCy y comprenderás cómo entrenar un modelo de spaCy existente o desde cero, y cómo evaluar el modelo en la fase de inferencia.