Лучший способ распознавания NER в условиях отсутствия данных для обучения. 2024 год

Это видео будет полезным руководством для новичков в обработке естественного языка или для желающих усовершенствовать свои проекты с помощью современного распознавания именованных сущностей (NER). В уроке обсуждаются основы работы с репозиторием gliner-spacy, легкость его интегрирования в универсальную среду NLP от SpaCy. Дается четкое представление об работе NER в обучении с нулевой обучающей выборкой (Zero Shot Learning). • Автор: Python Tutorials for Digital Humanities (@python-programming) • Переводчик: Евгений Суворкин (zauber77@, VK: esuvorkin) • Редактор и диктор: Евгений Бартов • Оригинальное видео: Google Colab: --- Записаться на курсы переводчиков/учебную практику; заказать перевод/редактуру: ,