spaCy 终于终于支持中文模型了

​spaCy 是自然语言处理界有名的工业级别开源工具。最新更新的2.3版本中，在@howl-anderson 等码友的贡献努力下，spaCy 终于官方支持中文模型了。

spaCy 同时推出了官方中文的免费互动网课：

中文版课程针对中文 spaCy 模型特别定制，土味十足：

吃了吗您？

你会学习到的spaCy技能

  • 抽取语言学特征：词性识别，依存关系，命名实体
  • 学会使用预训练好的的统计模型
  • 用 Matcher 和 PhraseMatcher 来匹配规则寻找目标词汇和短语
  • 使用数据结构 Doc、Token、Span、Vocab 和 Lexeme 的最佳实践
  • 使用词向量来计算语义相似度
  • 编写定制化的流程组件来生成扩展属性
  • 规模化你的 spaCy 流程使其运行速度更快
  • 为 spaCy 的统计模型创建训练数据
  • 用新数据训练和更新 spaCy 的神经网络模型

spaCy 官方免费中文网课包含有四章内容，分别如下：

第一章中我们学习如何抽取语言学特征，比如词性标注的标签、依存句法关系和命名实体等， 以及如何使用预训练好的统计模型。

我们还会学习书写一些非常强大的匹配模板来用spaCy的匹配器 Matcher 和 PhraseMatcher 抽取目标词汇和短语。

第二章是关于信息提取，我们学习如何使用数据结构 Doc、Token 和 Span，以及 Vocab 和词条 (lexical entries)。

我们还会用 spaCy 读取词向量来计算语义相似度。

第三章中我们深入研究 spaCy 的流程，学习如何书写我们自己定制化的流程组件来更改输入的 doc。

我们为 doc、token和 span 创建了我们自己的定制化扩展属性，还会学习流处理的方法来让我们 的流程跑得更快。

最后，在第四章中我们学习如何训练和更新 spaCy 的统计模型，特别是命名实体识别器。

我们会学习到不少有用的技巧来创建训练数据，以及如何设计我们的标注内容来得到最好的结果。

面对疾风吧

土味十足的spaCy官方中文免费网课👉 course.spacy.io/zh

更多示例、教程和详细的API文档👉 spacy.io