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Questo capitolo ti introdurrà alle basi dell’elaborazione del testo con spaCy. Imparerai le strutture dati, come lavorare con i modelli statistici e come usarli per prevedere le caratteristiche linguistiche nel tuo testo.
In questo capitolo userai le nuove competenze per estrarre informazioni specifiche da grandi volumi di testo. Imparerai a sfruttare al meglio le strutture dati di spaCy e a combinare in modo efficace approcci statistici e basati su regole per l’analisi del testo.
Questo capitolo ti mostrerà tutto ciò che devi sapere sulla pipeline di elaborazione di spaCy. Imparerai cosa succede dietro le quinte quando elabori un testo, come scrivere i tuoi componenti e aggiungerli alla pipeline, e come usare attributi personalizzati per aggiungere metadati a documenti, span e token.
In questo capitolo imparerai come aggiornare i modelli statistici di spaCy per adattarli al tuo caso d’uso – ad esempio, per prevedere un nuovo tipo di entità nei commenti online. Scriverai il tuo ciclo di addestramento da zero e capirai le basi di come funziona l’addestramento, insieme a suggerimenti e buone pratiche per rendere i tuoi progetti NLP personalizzati più efficaci.
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