or
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Bu bölümde seni NLP’ye ve adlandırılmış varlık tanıma ile yapay zekâ destekli sohbet botları gibi bazı kullanım alanlarına girişle tanıştıracağız. Güçlü spaCy kütüphanesini kullanarak tokenizasyon, cümle bölütleme, POS etiketleme ve adlandırılmış varlık tanıma gibi çeşitli doğal dil işleme görevlerini nasıl yapacağını öğreneceksin.
Dilbilimsel özellikler, sözcük vektörleri, anlamsal benzerlik, benzetimler ve vektör işlemleri hakkında bilgi edin. Bu bölümde spaCy’yi kullanarak sözcük vektörlerini nasıl çıkaracağını, belirli bir konuya ilgili metinleri nasıl kategorize edeceğini ve bir derlemden ya da spaCy model söz varlığından verilen kelimelere anlamsal olarak benzer terimleri nasıl bulacağını keşfedeceksin.
spaCy işlem hattı bileşenlerine, yeni bir bileşenin nasıl ekleneceğine ve NLP işlem hattının nasıl analiz edileceğine alış. Ayrıca spaCy’deki EntityRuler, Matcher ve PhraseMatcher sınıfları ile Python’un RegEx paketi kullanılarak kural tabanlı bilgi çıkarımına yönelik birden çok yaklaşımı öğreneceksin.
spaCy modellerinin başarısız olabileceği çeşitli gerçek dünya kullanım durumlarını keşfet ve model performansını artırmak için onları nasıl daha ileri eğiteceğini öğren. spaCy eğitim adımlarına giriş yapacak, mevcut bir spaCy modelini ya da sıfırdan bir modeli nasıl eğiteceğini ve modeli çıkarım zamanında nasıl değerlendireceğini anlayacaksın.
Geçerli egzersiz