使用spaCy进行自然语言处理（一）：检测编程语言 | 第一集：数据探索

在这个新视频系列中，数据科学讲师Vincent Warmerdam开始使用spaCy——一个用于Python自然语言处理的开源库。他的任务是：构建一个系统，用于自动检测大量文本中的编程语言。跟随他的过程，从最初的想法到原型，再到数据收集和从头开始训练统计命名实体识别模型。

章节内容

• 简介（0:00）
• 数据来源（1:37）
• 入门指南（2:24）
• 随机标题（3:42）
• Go语言分析（4:17）
• 依赖图（10:35）
• 文档处理（13:10）
• 代码优化（13:40）
• 结果展示（27:52）
• 结论总结（30:20）

技术资源

• SPACY网站：某机构链接
• GitHub代码库：某机构链接
• 免费在线课程：某机构链接
• 本视频代码：某机构链接
• Stack Overflow数据集：某机构链接

视频全长32分26秒，包含实际代码演示、数据探索过程和模型构建方法，重点关注如何使用spaCy库处理文本数据并识别编程语言实体。