Entrenar modelos de spaCy

Los modelos de spaCy cubren muy bien casos de uso generales de NLP, como dividir un documento en oraciones, analizar la sintaxis y extraer entidades con nombre. Sin embargo, a veces necesitas entrenar un modelo de spaCy.

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En este capítulo te presentaremos el NLP, algunos de sus casos de uso como el reconocimiento de entidades con nombre y los chatbots con IA. Aprenderás a usar la potente biblioteca spaCy para realizar diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural, como tokenización, segmentación de oraciones, etiquetado POS y reconocimiento de entidades con nombre.

Exercise 1: Fundamentos de Natural Language Processing (NLP)Exercise 2: Contenedor Doc en spaCy Exercise 3: Caso de uso de NER Exercise 4: Tokenización con spaCy Exercise 5: Conceptos básicos de spaCy Exercise 6: Ejecutar una canalización de spaCy Exercise 7: Lematización con spaCy Exercise 8: Segmentación de oraciones con spaCy Exercise 9: Características lingüísticas en spaCy Exercise 10: Etiquetado POS con spaCy Exercise 11: NER con spaCy Exercise 12: Procesamiento de texto 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.

Exercise 1: Rasgos lingüísticos Exercise 2: Anotaciones lingüísticas en spaCy Exercise 3: Desambiguación del sentido de las palabras con spaCy Exercise 4: Análisis de dependencias con spaCy Exercise 5: Introducción a los vectores de palabras Exercise 6: Vocabulario de spaCy Exercise 7: Vectores de palabras en el vocabulario de spaCy Exercise 8: Vectores de palabras y spaCy Exercise 9: Analogías y operaciones con vectores Exercise 10: Proyección de vectores de palabras Exercise 11: Palabras similares en un vocabulario Exercise 12: Medir la similitud semántica con spaCy Exercise 13: Similitud de Doc con spaCy Exercise 14: Similitud de spans con spaCy Exercise 15: Similitud semántica para categorizar texto

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.

Exercise 1: Pipelines de spaCy Exercise 2: Añadir componentes (pipes) en spaCy Exercise 3: Analizar canalizaciones en spaCy Exercise 4: EntityRuler de spaCy Exercise 5: EntityRuler con un modelo en blanco de spaCy Exercise 6: EntityRuler para NER Exercise 7: EntityRuler con múltiples patrones en spaCy Exercise 8: RegEx con spaCy Exercise 9: RegEx en Python Exercise 10: RegEx con EntityRuler en spaCy Exercise 11: Matcher y PhraseMatcher de spaCy Exercise 12: Hacer match de un término único en spaCy Exercise 13: PhraseMatcher en spaCy Exercise 14: Emparejamiento con sintaxis extendida en spaCy

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.

Exercise 1: Personalizar modelos de spaCy Exercise 2: Entrenar modelos de spaCy

Ejercicio actual

Exercise 3: Rendimiento del modelo en tus datos Exercise 4: Formato de datos de entrenamiento de spaCy Exercise 5: Pasos de entrenamiento Exercise 6: Anotación y preparación de datos de entrenamiento Exercise 7: Datos de entrenamiento compatibles Exercise 8: Entrenamiento con spaCy Exercise 9: Pasos de preparación del entrenamiento Exercise 10: Entrenar un modelo NER existente Exercise 11: Entrenar un modelo de spaCy desde cero Exercise 12: Resumen