Similarité de Doc avec spaCy

La similarité sémantique consiste à analyser plusieurs phrases pour repérer celles qui se ressemblent. Dans cet exercice, vous allez calculer la similarité sémantique de documents par rapport à un document donné. L'objectif est de classer une liste d'évaluations qui sont pertinentes pour la catégorie canned dog food.

La catégorie canned dog food est fournie dans category. Un échantillon de cinq évaluations d'aliments est fourni dans une liste appelée texts. en_core_web_md est chargé dans nlp.

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Traitement du langage naturel avec spaCy

Instructions de l’exercice

Créez une liste documents contenant les conteneurs Doc de tous les éléments de texts.
Créez un conteneur Doc à partir de category et enregistrez-le dans category_document.
Parcourez documents et affichez les scores de similarité de chaque conteneur Doc avec category_document, arrondis à trois décimales.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create a documents list containing Doc containers
documents = [____ for t in texts]

# Create a Doc container of the category
category = "canned dog food"
category_document = ____(____)

# Print similarity scores of each Doc container and the category_document
for i, doc in enumerate(documents):
  print(f"Semantic similarity with document {i+1}:", round(doc.____(____), 3))

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Traitement du langage naturel avec spaCy

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

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Ce chapitre vous présentera le NLP, certaines de ses applications comme la reconnaissance d'entités nommées et les robots conversationnels propulsés par l'IA. Vous apprendrez à utiliser la puissante bibliothèque spaCy pour effectuer diverses tâches de traitement du langage naturel, comme la tokenisation, la segmentation en phrases, l'étiquetage morphosyntaxique (POS tagging) et la reconnaissance d'entités nommées.

Exercise 1: Notions de base en traitement automatique du langage naturel (NLP)Exercise 2: Conteneur Doc dans spaCy Exercise 3: Cas d'utilisation de l'ERN Exercise 4: Tokenisation avec spaCy Exercise 5: Bases de spaCy Exercise 6: Exécuter un pipeline spaCy Exercise 7: Lemmatisation avec spaCy Exercise 8: Segmentation des phrases avec spaCy Exercise 9: Caractéristiques linguistiques dans spaCy Exercise 10: Étiquetage POS avec spaCy Exercise 11: La reconnaissance d'entités nommées (NER) avec spaCy Exercise 12: Traitement de texte avec spaCy

Découvrez les traits linguistiques, les vecteurs de mots, la similarité sémantique, les analogies et les opérations sur les vecteurs de mots. Dans ce chapitre, vous verrez comment utiliser spaCy pour extraire des vecteurs de mots, catégoriser des textes pertinents pour un sujet donné et trouver des termes sémantiquement similaires à des mots donnés à partir d'un corpus ou du vocabulaire d'un modèle spaCy.

Exercise 1: Caractéristiques linguistiques Exercise 2: Annotations linguistiques dans spaCy Exercise 3: Désambiguïsation du sens des mots avec spaCy Exercise 4: Analyse en dépendances avec spaCy Exercise 5: Introduction aux vecteurs de mots Exercise 6: Vocabulaire de spaCy Exercise 7: Vecteurs de mots dans le vocabulaire de spaCy Exercise 8: Vecteurs de mots et spaCy Exercise 9: Analogies et opérations sur les vecteurs Exercise 10: Projection de vecteurs de mots Exercise 11: Mots similaires dans un vocabulaire Exercise 12: Mesurer la similarité sémantique avec spaCy Exercise 13: Similarité de Doc avec spaCy

Exercice en cours

Exercise 14: Similarité de segments avec spaCy Exercise 15: Similarité sémantique pour catégoriser du texte

Familiarisez-vous avec les composants du pipeline spaCy, la façon d'ajouter un composant au pipeline et d'analyser le pipeline de NLP. Vous verrez aussi plusieurs approches d'extraction d'information fondées sur des règles à l'aide des classes EntityRuler, Matcher et PhraseMatcher de spaCy, ainsi que du module RegEx de Python.

Exercise 1: Pipelines spaCy Exercise 2: Ajouter des composants (pipes) dans spaCy Exercise 3: Analyser les pipelines dans spaCy Exercise 4: EntityRuler de spaCy Exercise 5: EntityRuler avec un modèle spaCy vierge Exercise 6: EntityRuler pour la NER Exercise 7: EntityRuler avec plusieurs gabarits dans spaCy Exercise 8: Expressions régulières avec spaCy Exercise 9: Expressions régulières en Python Exercise 10: RegEx avec EntityRuler dans spaCy Exercise 11: Matcher et PhraseMatcher de spaCy Exercise 12: Faire correspondre un seul terme dans spaCy Exercise 13: PhraseMatcher dans spaCy Exercise 14: Appariement avec la syntaxe étendue dans spaCy

Explorez plusieurs cas d'usage réels où les modèles spaCy peuvent échouer et apprenez à les entraîner davantage pour améliorer leur performance. Vous serez initié aux étapes d'entraînement dans spaCy et comprendrez comment entraîner un modèle spaCy existant ou à partir de zéro, puis évaluer le modèle au moment de l'inférence.

Exercise 1: Personnaliser les modèles spaCy Exercise 2: Entraîner des modèles spaCy Exercise 3: Performance du modèle sur vos données Exercise 4: Format des données d'entraînement de spaCy Exercise 5: Étapes d'entraînement Exercise 6: Annotation et préparation des données d'entraînement Exercise 7: Données d'entraînement compatibles Exercise 8: Entraînement avec spaCy Exercise 9: Étapes de préparation à l'entraînement Exercise 10: Entraîner un modèle NER existant Exercise 11: Entraîner un modèle spaCy à partir de zéro Exercise 12: En résumé