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यह अध्याय आपको NLP और इसके कुछ उपयोग मामलों, जैसे नेम्ड-एंटिटी रिकग्निशन और AI-संचालित चैटबॉट्स, से परिचित कराएगा। आप जानेंगे कि शक्तिशाली spaCy लाइब्रेरी का उपयोग करके टोकनाइज़ेशन, सेंटेंस सेगमेंटेशन, POS टैगिंग और नेम्ड एंटिटी रिकग्निशन जैसे विभिन्न नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग कार्य कैसे किए जाते हैं.
भाषाई फीचर्स, वर्ड वेक्टर्स, सेमेंटिक सिमिलैरिटी, एनालॉजीज़, और वर्ड वेक्टर ऑपरेशंस के बारे में जानें। इस अध्याय में आप सीखेंगे कि spaCy का उपयोग करके वर्ड वेक्टर्स कैसे निकाले जाते हैं, दिए गए टॉपिक से संबंधित टेक्स्ट्स को कैसे वर्गीकृत किया जाता है, और किसी कॉर्पस या spaCy मॉडल की वोकैब्युलरी से दिए गए शब्दों के अर्थ की दृष्टि से मिलते-जुलते टर्म्स कैसे पाए जाते हैं.
spaCy पाइपलाइन कंपोनेंट्स, पाइपलाइन कंपोनेंट कैसे जोड़ें, और NLP पाइपलाइन का विश्लेषण करने से परिचित हों। आप spaCy में EntityRuler, Matcher और PhraseMatcher क्लासेस तथा Python के RegEx पैकेज का उपयोग करके रूल-आधारित इन्फ़ॉर्मेशन एक्सट्रैक्शन के कई तरीकों के बारे में भी जानेंगे.
कई वास्तविक दुनिया के ऐसे उपयोग मामलों का अन्वेषण करें जहाँ spaCy मॉडल्स विफल हो सकते हैं, और सीखें कि उनके प्रदर्शन को बेहतर करने के लिए उन्हें आगे कैसे ट्रेन करें। आपको spaCy के ट्रेनिंग स्टेप्स से परिचित कराया जाएगा और यह समझेंगे कि किसी मौजूदा spaCy मॉडल को या स्क्रैच से कैसे ट्रेन किया जाए, और इन्फ़रेंस के समय मॉडल का मूल्यांकन कैसे किया जाए.
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