spaCyで学ぶNatural Language Processing

言語的特徴、単語ベクトル、意味的類似度、アナロジー、ベクトル演算について学びます。この章では、spaCyを使って単語ベクトルを取得し、特定のトピックに関連するテキストを分類し、コーパスやspaCyモデルの語彙から与えられた単語に意味的に近い語を見つける方法を身につけます。

spaCyのパイプラインコンポーネント、コンポーネントの追加方法、NLPパイプラインの分析に慣れましょう。さらに、spaCyのEntityRuler、Matcher、PhraseMatcherクラスやPythonのRegExパッケージを用いたルールベースの情報抽出の複数のアプローチを学びます。

spaCyモデルがうまく動作しない実務的なケースを取り上げ、性能向上のための追加学習方法を学びます。spaCyの学習プロセスを理解し、既存のspaCyモデルを追加学習する方法やゼロから学習する方法、推論時の評価方法を身につけます。