[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