Processamento de Linguagem Natural com spaCy

Aprenda sobre recursos linguísticos, vetores de palavras, similaridade semântica, analogias e operações com vetores. Neste capítulo, você vai descobrir como usar o spaCy para extrair vetores de palavras, categorizar textos relevantes para um determinado tópico e encontrar termos semanticamente semelhantes a palavras dadas a partir de um corpus ou do vocabulário de um modelo spaCy.

Familiarize-se com os componentes da pipeline do spaCy, como adicionar um componente e analisar a pipeline de NLP. Você também vai aprender várias abordagens para extração de informação baseada em regras usando as classes EntityRuler, Matcher e PhraseMatcher no spaCy e o pacote RegEx do Python.

Explore diversos casos de uso do mundo real em que modelos do spaCy podem falhar e aprenda a treiná-los mais para melhorar o desempenho. Você será apresentado às etapas de treinamento do spaCy e entenderá como treinar um modelo existente do spaCy ou a partir do zero, além de avaliar o modelo no momento da inferência.