spaCy自然语言处理实战

原创 已于 2025-11-18 18:18:55 修改 · 134 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#自然语言处理 #人工智能

于 2025-09-04 16:17:31 首次发布

spaCy自然语言处理实战

1. spaCy入门与实践：从基础到文本处理
2. spaCy入门与环境搭建
3. spaCy基础与实践：自然语言处理入门
4. spaCy文本分析入门：从加载模型到基础应用
5. spaCy文本处理入门与实践
6. spaCy词汇处理基础课程
7. spaCy命名实体识别实战入门
8. spaCy依存句法分析入门
9. spaCy文本分类实战入门
10. spaCy自定义管道组件入门
11. spaCy模型训练与优化
12. spaCy实战入门：高效开发与社区支持
13. spaCy项目实践

WSSWWWSSW
关注
python中文自然语言处理基础与实战
02-02
《Python中文自然语言处理基础与实战》是一本深入浅出的教程，涵盖了使用Python进行NLP工作的各个方面。在本文中，我们将详细探讨该领域的重要概念、工具和技术，并结合实际案例来深化理解。 首先，让我们从Python...
《自然语言处理实战：利用Python理解、分析和生成文本》源代码，作者霍布森•莱恩
08-20
《自然语言处理实战：利用Python理解、分析和生成文本》这本书是自然语言处理（NLP）领域的经典之作，由霍布森·莱恩撰写。书中的源代码是学习和实践NLP技术的重要资源，涵盖了从基础到高级的各种NLP任务。在Python...
spaCy自然语言处理实战:spaCy命名实体识别实战入门
WSSWWWSSW的博客
09-05 439
本文介绍了使用spaCy库进行命名实体识别(NER)的实践方法。主要内容包括：1) 安装spaCy及预训练模型；2) 加载模型进行基本实体识别；3) 自定义新实体类型并训练模型，包括创建训练数据、添加标签和训练循环；4) 模型评估方法，使用精确度、召回率和F1分数评估性能。通过示例代码展示了完整的NER工作流程，从基础应用到自定义训练和评估，帮助开发者构建实用的命名实体识别系统。
spaCy自然语言处理实战：spaCy模型训练与优化
WSSWWWSSW的博客
09-05 898
本文介绍了使用spaCy框架训练实体识别模型的关键步骤。主要内容包括：1）数据准备与预处理，展示如何将数据转换为spaCy可接受的格式；2）数据增强技术，通过实体替换方法提高模型泛化能力；3）模型训练流程，涵盖模型初始化、批量训练和早停机制。文中提供了完整的代码示例，包括数据格式转换、增强函数实现以及训练过程封装，帮助读者快速掌握spaCy模型训练的核心技术要点。
spaCy自然语言处理实战:spaCy词汇处理基础课程
WSSWWWSSW的博客
09-04 829
本课程介绍了spaCy中词汇表(Vocab)和词汇(Lexeme)的概念及使用方法。Vocab存储所有已知词汇，Lexeme代表具体词汇并包含文本、词性等属性。内容涵盖：1)模型加载和环境配置；2)Vocab的结构和使用，包括词汇查找和扩展；3)Lexeme对象及其属性，如文本特征、停用词判断等；4)通过Token获取上下文相关信息如词性和形态特征；5)实际应用示例，包括停用词过滤和词汇属性分析。这些知识为NLP任务提供了基础支持。
spaCy自然语言处理实战:spaCy依存句法分析入门
WSSWWWSSW的博客
09-05 563
本课程介绍了使用spaCy进行依存句法分析的方法。主要内容包括：依存句法分析的基本概念（根词、依存关系、依存树）；使用spaCy解析句子并提取词语之间的依存关系；以及如何应用依存关系进行文本分析任务，包括信息提取（识别发送者、接收者、主题）、情感分析（基于情感词典评分）和简单问答系统构建。通过实例代码展示了如何实现这些功能，帮助学习者掌握自然语言处理中的依存句法分析技术及其实际应用。
spaCy自然语言处理实战:spaCy文本处理入门与实践
WSSWWWSSW的博客
09-04 426
本文介绍了使用spaCy进行高效文本处理的方法。主要内容包括：spaCy的安装与加载、文本清洗（去除标点符号）和标准化（词形还原、小写化）操作，以及利用nlp.pipe方法批量处理大规模文本数据的优化技巧。通过调整并行处理的线程数，可以显著提高处理速度。spaCy作为一个高性能的自然语言处理库，能够有效完成文本预处理工作，为后续NLP任务奠定基础。
spaCy自然语言处理实战：spaCy文本分类实战入门
WSSWWWSSW的博客
09-05 774
摘要 本课程介绍了使用spaCy进行文本分类的方法。主要内容包括：安装和加载spaCy模型、文本处理基础、使用TextCategorizer组件构建分类模型、训练过程（含数据准备和模型初始化）、以及模型评估方法（准确率、召回率等指标）。课程还提供了优化模型的建议，如调整超参数、增加训练数据等。通过实际代码示例，学习者可以掌握从数据准备到模型评估的完整文本分类流程。
spaCy自然语言处理实战:spaCy基础与实践-自然语言处理入门
WSSWWWSSW的博客
09-04 431
本文介绍了使用spaCy进行文本分析的基本方法。主要内容包括：1）实验环境准备，安装spaCy离线包和模型；2）文本预处理步骤如清洗、标准化和分词；3）分词与词性标注的实现及结果解析；4）命名实体识别(NER)功能的应用。通过示例代码演示了如何使用spaCy的预训练模型完成这些基础NLP任务，包括显示分词、词性标注和识别文本中的实体信息。这些技术为后续更复杂的自然语言处理任务奠定了基础。
spaCy自然语言处理实战:spaCy自定义管道组件入门
WSSWWWSSW的博客
09-05 459
本课程介绍了如何创建和使用自定义spaCy管道组件。主要内容包括：1) spaCy管道组件的工作原理和基本概念；2) 通过工厂函数创建自定义组件，如关键词检测组件；3) 将自定义组件集成到处理管道中，并调整组件顺序；4) 实际案例演示如何修改实体标签。通过学习，可以掌握扩展spaCy功能的方法，满足特定文本处理需求。课程包含代码示例，展示了从组件创建到集成的完整流程。
spaCy自然语言处理实战：spaCy实战入门-高效开发与社区支持
WSSWWWSSW的博客
09-06 587
本课程重点介绍spaCy的最佳实践和社区资源利用技巧。内容包括：优化模型加载（按需加载组件、选择合适模型大小）、高效文本处理（批量处理和并行计算）；推荐利用官方文档、社区论坛和GitHub项目解决问题；最后通过情感分析项目实战，展示完整流程（数据预处理、特征提取、模型训练评估）。课程提供详细代码示例，帮助学员掌握spaCy在实际项目中的应用。
自然语言处理实战入门
09-02
本书系统讲解自然语言处理核心技术，涵盖词性标注、文本摘要、语义分析等内容，结合Python实战案例，帮助读者快速掌握NLTK、spaCy等主流工具，适合初学者与进阶者深入学习NLP应用开发。
Python自然语言处理实战
11-04
本书深入浅出地讲解了自然语言处理（NLP）的核心技术与实践应用，涵盖从基础预处理到高级深度学习模型的完整流程。通过Python和NLTK等工具，读者将掌握文本清洗、特征工程、词性标注、命名实体识别、句法分析等关键...
Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 自注意力机制（Self-Attention）原理介绍
java1234的博客
12-10 392
Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 自注意力机制（Self-Attention）原理介绍
AI核心知识46——大语言模型之DPO（简洁且通俗易懂版）
学习AI中...
12-10 764
DPO（直接偏好优化）是一种革命性AI训练技术，通过简化RLHF流程实现高效对齐。它摒弃了奖励模型和强化学习环节，直接利用人类偏好数据调整模型参数，将复杂问题转化为分类损失问题。相比传统RLHF，DPO具有复杂度低、稳定性高、速度快等优势，效果可媲美甚至超越PPO。其衍生算法如KTO、IPO等进一步优化了数据需求与训练效率。DPO大幅降低了AI对齐的技术门槛，推动开源社区涌现大量高质量微调模型，成为当前大模型训练的关键技术突破。
Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 层归一化（Layer Normalization）详解以及算法实现
java1234的博客
12-12 172
Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 层归一化（Layer Normalization）详解以及算法实现
xcode也有了自己独有的Ai本地大语言模型支持了
最新发布
12-12 100
Xcode现支持下载2G本地大语言模型实现代码提示功能。虽然其智能程度和响应速度不及GitHub Copilot for Xcode，但优势在于完全免费。相较而言，GitHub Copilot虽提供免费额度但有限，用户可通过开通学生账号或升级Pro版获取更多使用权限。该功能为开发者提供了一个经济实惠的代码辅助工具选择。
AI核心知识41——大语言模型之 MCP（简洁且通俗易懂版）
学习AI中...
12-08 1055
MCP（模型上下文协议）是AI领域的革命性开源标准，被誉为"AI时代的USB-C接口"。它通过统一连接标准，解决了不同AI工具与数据源间的适配问题。MCP由主机（AI应用）、服务器（数据源）和客户端（连接通道）三部分组成，使AI能安全访问私有数据而无需云端训练。这一标准推动了AI从聊天机器人向智能助理的转变，开发者正积极构建各类MCP服务器扩展功能。未来，MCP可能成为AI操作系统的基础，实现跨应用自动操作。目前程序员可通过Cursor等工具体验MCP的强大功能。
【自然语言处理】自然语言理解的分层处理机制与程序语言编译器的对比研究
2401_84149564的博客
12-10 1187
本文对比分析了自然语言处理（NLP）系统与程序语言编译器的分层处理机制。NLP系统处理自然语言的模糊性和歧义性，分为词法分析（处理分词歧义）、句法分析（构建依存树）和语义分析（理解真实意图）三个层次。编译器则处理形式化语言的严格规则，包括词法分析（识别固定token）、句法分析（构建AST）和语义分析（类型检查）。两者的根本差异源于自然语言为人类沟通设计（模糊灵活）而程序语言为计算机设计（精确严格）。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值