使用SpaCy从文本提取信息的技术指南

技术内容概述

本次技术讲座将指导构建一个基于SpaCy的项目，使用命名实体识别（NER）模型从餐厅评论中提取感兴趣的实体，包括价格、营业时间和评分等关键信息。

技术实现方法

混合方法的应用

• 结合规则式系统与机器学习技术
• 优化自然语言处理全流程：
  • 从数据标注阶段开始
  • 到模型评估阶段结束

迭代开发流程

• 建立迭代处理过程
• 通过深入理解数据提升项目效果
• 数据分析对项目成功的重要影响

技术背景

演讲者来自某开源机构，专注于支持自然语言处理社区，主要围绕以下开源工具：

• 流行的开源库SpaCy
• 标注工具Prodigy
• 其他开发者工具

技术应用领域

• 自然语言处理（NLP）
• 文本处理
• 机器学习
• 信息提取系统构建