提升数据科学生产力的spaCy与Prodigy技术解析

提升数据科学生产力：spaCy与Prodigy创始人技术分享

spaCy：多语言自然语言理解技术

spaCy是一个流行的开源自然语言处理库，专为实际应用而设计。本次演讲将概述正在开发的新型解析模型，该模型旨在改进spaCy对更多语言和文本类型的支持。

新型解析模型技术特点：

解析模型采用增量处理方法，逐个读取词语并更新解析状态，通过以下操作实现：

• 将词语推入或弹出堆栈
• 在词语间创建弧线连接
• 插入句子边界
• 拆分和合并词元

技术优势：

这种联合方法允许单个神经网络模型确定整个文档的句子分割、词元化和依存解析。联合解析方法提高了多种文本类型的解析准确度，特别是对于中文等语言。当新模型完成后，spaCy将能够支持更广泛的语言种类，并在效率、准确性和可定制性之间实现更好的平衡。

Prodigy：专为快速迭代和开发者生产力设计的标注工具

数据标注的核心认知：

大多数从事机器学习工作的开发者认识到，数据质量和数量对于项目成功的重要性超过了统计模型的具体细节。尽管如此，缺乏经验的团队通常几乎不对数据进行投资。即使在更有经验的团队中，开发者也常常低估标注作为基于知识的过程需要多次迭代才能完善的程度。

解决方案与技术实现：

建议机器学习开发者自己执行初始标注，以帮助他们完善标注方案。为实现这一工作流程，开发了Prodigy标注工具，该工具具有多项旨在提高生产力的功能。本次演讲将讨论在数据标注方面获得的经验教训，并展示如何将这些见解实现在Prodigy中。

技术章节概览：

• 语法分析
• 术语敏感ECH
• 在spaCy中使用ECH
• 解析算法
• 基于转移的解析
• 词元拆分
• 学习合并
• 用户体验
• 端到端系统
• 长距离依赖
• 语言变异
• 当前解决方案
• 如何使用spaCy
• 语言生成
• 二元决策
• 配方示例
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