其中一些是相關(guān)的，其中一些可能不相關(guān)。深圳白酒包裝設(shè)計(jì)公司可能會想，這真的相關(guān)嗎？可能不會。所以用一粒鹽把它拿走。這并不完美。當(dāng)我們在這個世界上做這些事情時(shí)，我們只需要看看它，然后提取對我們有意義的平均值。如果這是有道理的，那么是的，讓我們使用它。如果沒有，那么我們把它扔掉。現(xiàn)在讓我們做一些自然語言處理。我們要做的下一件事是進(jìn)入提取實(shí)體。實(shí)際上，我將僅將前五名的結(jié)果納入其中，并進(jìn)一步縮小范圍。這樣我們就不會被數(shù)據(jù)過載，然后我們將從前五個結(jié)果中提取內(nèi)容。我們之前已經(jīng)這樣做了，但是這一次，我們將其粉碎在一起，形成一個更小的語料庫。這里有所有有趣的內(nèi)容。

現(xiàn)在我們要提取實(shí)體。這就是 spaCy 的用武之地。 SpaCy 使 NLP 變得相對容易。深圳白酒包裝設(shè)計(jì)公司可以看看。我也會放一個指向 spaCy 網(wǎng)站的鏈接。同樣，如果您甚至是 NLP 或 Python 的新手，他們的網(wǎng)站上也有很棒的東西，可以引導(dǎo)您完成這些內(nèi)容，以幫助解釋它是什么以及它的作用，并為您提供一些練習(xí)。我們按下了播放按鈕，spaCy 就開始替我們參加比賽了。它正在做的是查看這里的所有內(nèi)容并提取它。它正在做的是查看全文中的所有內(nèi)容，這就是這里，它將提取實(shí)體和類型。這將幫助我們組織它們。

我們接下來要做的就是清理它。我們將刪除重復(fù)項(xiàng)，因?yàn)樵谶@種情況下，我們不需要查看重復(fù)項(xiàng)。我們只想看到實(shí)體本身。然后我喜歡將數(shù)據(jù)可視化。它可以讓我們的生活輕松很多。這是一個叫做 Plotly 的工具，或者一個叫做 Plotly 的插件。然后我們繼續(xù)運(yùn)行它。你可以看到它被不同類型的實(shí)體分解。我們有數(shù)字，我們有人員、日期、組織、金錢、事件、基數(shù)、產(chǎn)品。關(guān)于這個很酷的部分，是你實(shí)際上可以放大。同樣，它不會是完美的，就像谷歌一樣，Bing 不是一個人。BERT 不是一個人。所以你會想去那里，你可以微調(diào)spaCy，學(xué)到更多，并學(xué)習(xí)如何微調(diào)它。

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