Die Produktpalette unserer Kurse zu Knowledge Science und Machine Studying basiert auf der Python-Bibliothek spaCy und dem russischen NLP-Modell und basiert auf der interaktiven Google Colab. Im Rahmen praktischer Checks wird ein Search engine optimization-Vorgang nur selten durchgeführt: Es handelt sich um eine Reihe von Rekursen für einen bestimmten Textual content in einem bestimmten Textual content und in einer Reihe von Autoren.
Verwendung der spaCy-Bibliothek auf russischen ML-Modellen für NLP in Google Colab
Die maschinelle Sprachverarbeitung und -verarbeitung wird für die Verarbeitung von Sprachkenntnissen (NLP, Pure Language Processing) verwendet. Im Laufe der Zeit hat Knowledge Scientist den Textual content des ML-Modells nicht zuverlässig entwickelt. Obligatorische Verwendung aktueller Bibliotheken, Beispiele, spacig. Diese Bibliothek enthält einen exklusiven NLP-Code, der auf Python und Cython basiert. Im Rahmen des NLTK-Pakets, das für die Verhinderung und Weiterverfolgung gedacht ist, wird der SpaCy-Schirm in echten Projekten verwendet.
Die zentralen Strukturen von spaCy umfassen Objektdokumente (Doc) und Sprache (Vocab):
– Dok Sie erhalten weitere Informationen und Anmerkungen. Es handelt sich um ein Tokenizer-Objekt, das zunächst mehrere Konverterkomponenten modifiziert und ein koordinatives Sprachobjekt erstellt. Es handelt sich um einen nicht-technischen Textual content, der auf der Grundlage eines annotierten Dokuments veröffentlicht wird.
— Vokabeln Es handelt sich um eine Reihe von Tabellen, die für alle Dokumente detaillierte Informationen enthalten. Durch die zentrale Analyse von Textzeilen, Vektorwörtern und lesbischen Attributen ist es nicht möglich, nur wenige Exemplare dieser Daten zu erstellen, was diese Wirtschaft betrifft mit mühsamer Arbeit und Beobachtung der eigenen Geschichte.
Derzeitige Textanmerkungen zur Aufklärung der historischen Daten: Das Doc-Objekt wird nun veröffentlicht, Span und Token werden angezeigt und auf diese Weise angezeigt х.
Objekte der Python-Bibliothek spaCy für NLP-Benutzer
Sie können ein Beispiel für die Verwendung der SpaCy-Bibliothek für NLP-Benutzer verwenden, die auf der interaktiven Web site Google Colab basiert. Jetzt muss die Bibliothek heruntergeladen werden:
! pip set up spacy
SpaCy verwendet zuverlässige ML-Modelle oder lädt vorab verfügbare statistische Algorithmen für die Suche nach. Im Rahmen dieser Demonstration muss ein vorläufiges Modell auf russischer Seite verwendet werden ru_core_news_sm. Dies ist ein NLP-Konverter, bestehend aus mehreren Komponenten, z. B. einem Toxin-Analysator, einem synthetischen Analysator, einem Leimmatisator und anderen. Um dieses Modell zu laden, folgen Sie den folgenden Anweisungen in Google Colab:
! python -m spacy herunterladen ru_core_news_sm
Bei der Verwendung von NLP-Methoden mit dem Textual content, spaCy zerlegt diesen Textual content auf Token, fragt Doc nach Objektobjekten, die nach Objektobjekten in der Token- und anderen Klasse erstellt wurden Weitere Informationen. Dieses Objekt wird von Doc später in wenigen Tagen bearbeitet, die von einem Übersetzer erstellt wurden. Standardmäßige ML-Konverter-Modelle bestehen aus mehreren Komponenten, sind mit Texten ausgestattet und verwenden eine syntaktische Analyse und eine Analyse des Inhalts im Textual content. Каждая к монента пwor дUN в еео о ъекта в целfolgen м.
Im Rahmen praktischer Checks wird ein Search engine optimization-Vorgang nur selten durchgeführt: Es handelt sich um eine Reihe von Rekursen für einen bestimmten Textual content in einem bestimmten Textual content und in einer Reihe von Autoren. Um diese SpaCy-Bibliothek mit ihrem Python-Skript zu importieren, laden Sie die Bibliothek mit einem zuverlässigen russischsprachigen ML-Modell herunter und verwenden Sie die neuesten Methoden, z Soweit ich weiß, wird in den folgenden Texten immer wieder ein Wort gefunden, und es ist auch schon so weit gekommen. In der folgenden Analyse wurde der Textual content vor einigen Jahren analysiert:
Noch heute, in mehr als einem Jahr in Thailand, sind es noch viele andere, sichere und sichere Produkte, die nur wenige Greenback kosten. Das Land versklavt viele Menschen, die sich um mehr Menschen kümmern.
Skripte in Google Colab werden nach folgendem Ergebnis angezeigt:
spacy importieren
nlp = spacy.load(“ru_core_news_sm”)
doc = nlp(“Hier ist noch mehr, in Thailand,
Dies sind nicht nur sichere, sondern auch vertrauliche Produkte, die nur aus dem Web bestehen.
„Thailand ist ein Sklave von vielen Leuten, die sich um mehr Menschen kümmern.“
)
Vokabeln = {}
für Token im Dokument:
wenn token.textual content nicht in vocab.keys():
Vokabeln = 1
anders:
Vokabeln += 1;
für Token im Dokument:
print(token.textual content, token.pos_, vocab)
Weitere Folgeergebnisse:
Verwendung der spaCy-Bibliothek auf russischen ML-Modellen für NLP in Google Colab
Abschließend ist es so, dass das Prinzip der Verbreitung von Texten und Texten, die sich auf die Verwendung von Search engine optimization-Inhalten beziehen, sehr hoch ist -Dienste, die für die Bereitstellung mehrerer Web sites verwendet werden.
Wir verwenden diese und andere Methoden und Hilfsmittel von NLP für Sie Analysieren großer Datenmengen Bei realen Machine-Studying-Projekten nutzen Sie spezielle Kurse in unserem lizenzierten, zentralen Kommunikations- und Entwicklungszentrum , Experten, Architekten, Ingenieure, Administratoren, Knowledge Scientists und Analysten von Large Knowledge in Moskau:
— Maschinelles Lernen auf Python
Источники
