Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Tutorial 2: Extracting Information from Documents

Автор: NLP and CSS 201: Beyond the Basics

Загружено: 2021-10-27

Просмотров: 50657

Описание:

Tutorial description: This workshop provides an introduction to information extraction for social science–techniques for identifying specific words, phrases, or pieces of information contained within documents. It focuses on two common techniques, named entity recognition and dependency parses, and shows how they can provide useful descriptive data about the civil war in Syria. The workshop uses the Python library spaCy, but no previous experience is needed beyond familiarity with Python.

Tutorial host:  Andrew Halterman

Colab notebook (accompanying code and slides):
https://colab.research.google.com/dri...

This is part of a larger tutorial series, NLP+CSS 201: Beyond the basics, which is organized by Ian Stewart and Katherine Keith. Website: https://nlp-css-201-tutorials.github....

Tutorial 2: Extracting Information from Documents

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Named Entity Recognition (NER): NLP Tutorial For Beginners - S1 E12

Named Entity Recognition (NER): NLP Tutorial For Beginners - S1 E12

Tutorial 1: Comparing Word Embedding Models

Tutorial 1: Comparing Word Embedding Models

Python Libraries to Extract Tables from PDFs

Python Libraries to Extract Tables from PDFs

Извлечение ключевой информации из документов с помощью LayoutLM | Тонкая настройка LayoutLM | Глу...

Извлечение ключевой информации из документов с помощью LayoutLM | Тонкая настройка LayoutLM | Глу...

Named Entity Recognition (NER) in Python: Pre-Trained & Custom Models

Named Entity Recognition (NER) in Python: Pre-Trained & Custom Models

Learn How to Build a Custom Named Entity Recognition (NER) model using spacy. #nlp #ner #spacy

Learn How to Build a Custom Named Entity Recognition (NER) model using spacy. #nlp #ner #spacy

Use LLMs To Extract Data From Text (Expert Mode)

Use LLMs To Extract Data From Text (Expert Mode)

Natural Language Processing with spaCy & Python - Course for Beginners

Natural Language Processing with spaCy & Python - Course for Beginners

How to extract text from PDF Files in Python

How to extract text from PDF Files in Python

Лучший способ создания тематического моделирования на Python — введение и руководство Top2Vec

Лучший способ создания тематического моделирования на Python — введение и руководство Top2Vec

Tutorial 8: Preprocessing Social Media Text

Tutorial 8: Preprocessing Social Media Text

Training a custom ENTITY LINKING model with spaCy

Training a custom ENTITY LINKING model with spaCy

2026: Всё Уже Решено - Вот Что Будет Дальше

2026: Всё Уже Решено - Вот Что Будет Дальше

Natural Language Processing in Python

Natural Language Processing in Python

Извлечение структурированных данных из PDF-файлов | Полный проект Python AI для начинающих (с под...

Извлечение структурированных данных из PDF-файлов | Полный проект Python AI для начинающих (с под...

SPACY v3: Custom trainable relation extraction component

SPACY v3: Custom trainable relation extraction component

Python Sentiment Analysis Project with NLTK and 🤗 Transformers. Classify Amazon Reviews!!

Python Sentiment Analysis Project with NLTK and 🤗 Transformers. Classify Amazon Reviews!!

Рекордный вывод НАЛИЧНЫХ из банков: что планирует правительство?

Рекордный вывод НАЛИЧНЫХ из банков: что планирует правительство?

21 неожиданный способ использовать Gemini в повседневной жизни

21 неожиданный способ использовать Gemini в повседневной жизни

Задача из вступительных Стэнфорда

Задача из вступительных Стэнфорда

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: infodtube@gmail.com