命名实体识别模型可能无法处理多种多样的文本跨度，但Spancat绝对可以！在开源的NLP库spaCy中，创建了一个NER模型来处理重叠和任意的文本跨度。通过这场...

迁移学习被称为“NLP领域的ImageNet时刻”。近期研究表明，模型可以利用从海量数据样本中提取的详细、具备上下文感知的语言知识进行初始化。本演讲将解释spa...

spaCy自然语言处理库发布v3.5版本。该版本引入了三个新的CLI命令、增加了模糊匹配功能、改进了实体链接功能，并包含一系列语言更新和错误修复。

本期节目邀请了某机构联合创始人兼CEO Ines Montani，与主持人讨论如何使用自然语言处理解决实际问题。内容涵盖生成式任务与预测式任务的区别、构建处理流...

利用机器学习和自然语言处理创造更好的健康获取方式。本文介绍了Healthsea的开发历程，这是一个端到端的spaCy管道，用于分析用户对补充产品的评论并提取其对...

本次炉边谈话深入探讨了自然语言处理（NLP）技术从原型阶段过渡到实际生产环境时所涉及的各个方面。

命名实体是一个由单个或多个标记组成的连续片段，具有"人物"、"地点"或"组织"等标签类型。命名实体识别算法需要在标注数据（如OntoNotes）上进行训练。

WW2 spaCy 是一个用于处理二战原始史料和二手文献，并执行命名实体识别（NER）的管道。目前，该管道专注于基于美国军队的命名实体识别，并计划在未来扩展到其...