Programa del Curso

Introducción

  • Definición de "Procesamiento de Lenguaje Natural de Fuerza Industrial"

Instalación de spaCy

Componentes spaCy

  • Etiquetador de parte de la oración
  • Reconocedor de entidades con nombre
  • Analizador de dependencias

Descripción general de las características y la sintaxis de spaCy

Descripción del modelado de spaCy

  • Modelización y predicción estadística

Uso de la interfaz de línea de comandos (CLI) de SpaCy

  • Comandos básicos

Creación de una aplicación sencilla para predecir el comportamiento 

Entrenamiento de un nuevo modelo estadístico

  • Datos (para formación)
  • Etiquetas (etiquetas, entidades con nombre, etc.)

Carga del modelo

  • Barajar y hacerbucles

Guardar el modelo

Proporcionar retroalimentación al modelo

  • Gradiente de error

Actualización del modelo

  • Actualización del reconocedor de entidades
  • Extracción de tokens con un comparador basado en reglas

Desarrollo de una teoría generalizada para los resultados esperados

Estudio de casos

  • Distinguir los nombres de los productos de los nombres de las empresas

Refinar los datos de entrenamiento

  • Selección de datos representativos
  • Establecer la tasa de abandono

Otros estilos de entrenamiento

  • Pasar textos sin procesar
  • Pasar diccionarios de anotaciones

Uso de spaCy para preprocesar texto para Deep Learning

Integración de spaCy con aplicaciones heredadas

Probar y depurar el modelo spaCy

  • La importancia de la iteración

Implementación del modelo en producción

Supervisión y ajuste del modelo

Solución de problemas

Resumen y conclusión

Requerimientos

  • Python Experiencia en programación.
  • Conocimientos básicos de estadística
  • Experiencia con la línea de comandos

Audiencia

  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
  14 horas
 

Número de participantes


Comienza

Termina


Las fechas están sujetas a disponibilidad y tienen lugar entre 09:30 y 16:30.
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

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