Обработка естественного языка (NLP) посредством spaCy и Python | Курс для начинающих | Эпизод 3

В этом видео. Лингвистическая разметка. * Работа с текстом и создание объекта Doc: - Создание объекта Doc с использованием модели NLP. - Различия между текстовым объектом и объектом Doc - Итерация по текстовому объекту и объекту Doc * Преимущества spaCy в работе с текстом: - Разбивка текста на символы - Автоматическое удаление знаков препинания из токенов - Чёткое определение границ предложений - Сегментация текста по предложениям с минимальным количеством кода * Атрибуты токенов: - Типы атрибутов и именованные сущности - Наиболее востребованные типы - Пример работы с атрибутами токенов * Лемма и морфологический анализ. Идентификация частей речи. * Анализ частей речи и зависимостей. Визуализация структуры предложений. • Автор: Dr. William Mattingly, канал (@freecodecamp) • Переводчик: Анна Бессонов • Редактор и чтец: Евгений Бартов • Оригинальное видео: --- Записаться на курсы переводчиков/учебную практику; заказать перевод/редактуру: ,