[NLP] SpaCy
In der zweiten Podcastfolge der Reihe zu natürlicher Sprachverarbeitung ist Ines Montani zu Gast, Entwicklerin von SpaCy und Mitgründerin von Prodigy. Zunächst sprechen wir generell über den Umgang mit Sprache, warum dieser so komplex ist und wie die open source Bibliothek spaCy hier hilft. Dabei geht es um typische Aufgaben wie Part of Speach Tagging, Lemmatization und Named Entity Recognition genauso wie um geeignete Einsatz-Szenarien in der Industrie. Des Weiteren gibt Ines Einblicke in ihre tägliche Arbeit am open source Tool und erklärt, warum NLP Modelle auch ohne GPU trainierbar sein müssen und Prodigy kein Interesse an den Daten seiner Kunden hat. Letztlich geben wir einen Überblick über das wachsende spaCy Ökosystem, einen Rückblick auf die spaCy in Real Life Konferenz und Ines gewährt einen Ausblick in zukünftige Entwicklungen bei spaCy und Prodigy. SpaCy Online Kurs: https://course.spacy.io/ SpaCy IRL Videos: https://www.youtube.com/playlist?list=PLBmcuObd5An4UC6jvK_-eSl6jCvP1gwXc Coreference Resolution: https://github.com/huggingface/neuralcoref Sci-SpaCy: https://github.com/allenai/scispacy