Mastering spaCy - Second Edition : Build structured NLP solutions with custom components and models powered by spacy-llm
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Discover how to master advanced spaCy techniques, including custom pipelines, LLM integration, and model training, to build NLP solutions efficiently and effectivelyKey Features: Build End-to-End NLP Workflows, From Local Development to Production with Weasel and FastAPI Master No-Training NLP Development with spaCy-LLM, From Prompt Engineering to Custom Tasks Create Advanced NLP Solutions, From Custom Components to Neural Coreference ResolutionBook Description:Mastering spaCy, Second Edition is your comprehensive guide to building sophisticated NLP applications using the spaCy ecosystem. This revised edition embraces the latest advancements in NLP, featuring new chapters on Large Language Models with spaCy-LLM, transformers integration, and end-to-end workflow management with Weasel.With this new edition you'll learn to enhance NLP tasks using LLMs with spaCy-llm, manage end-to-end workflows using Weasel and integrating spaCy with third-party libraries like Streamlit, FastAPI, and DVC. From training custom named entity recognition (NER) pipelines to categorizing emotions in Reddit posts, readers will explore advanced topics like text classification and coreference resolution. This book takes you on a journey through spaCy's capabilities, starting with the fundamentals of NLP, such as tokenization, named entity recognition, and dependency parsing. As you progress, you'll delve into advanced topics like creating custom components, training domain-specific models, and building scalable NLP workflows.By end of the book, through practical examples, clear explanations, tips and tricks you will be empowered to build robust NLP pipelines and integrate them with web applications to build end-to-end solutions.What You Will Learn: Apply transformer models and fine-tune them for specialized NLP tasks Master spaCy core functionalities including data structures and processing pipelines Develop custom pipeline components and semantic extractors for domain-specific needs Build scalable applications by integrating spaCy with FastAPI, Streamlit, and DVC Master advanced spaCy features including coreference resolution and neural pipeline components Train domain-specific models, including NER and coreference resolution Prototype rapidly with spaCy-LLM and develop custom LLM tasksWho this book is for:This book is tailored for NLP engineers, machine learning developers, and LLM engineers looking to build production-grade language processing solutions. While primarily targeting professionals working with language models and NLP pipelines, it's also valuable for software engineers transitioning into NLP development. Basic Python programming knowledge and familiarity with NLP concepts is recommended to leverage spaCy's latest capabilities.Table of Contents Getting started with spaCy Exploring spaCy Core Operations Extracting Linguistic Features Mastering Rule-Based Matching Extracting Semantic Representations with spaCy Pipelines Utilizing spaCy with Transformers Enhancing NLP tasks using LLMs with spacy-llm Training a NER pipeline component with spaCy Creating End-to-End spaCy Workflows with Weasel Training a Coreference Resolution pipeline Integrating spaCy with third-party libraries.…
N° de ref. del artículo 9781835880463
- Título
- Mastering spaCy - Second Edition : Build structured NLP solutions with custom components and models powered by spacy-llm
- Autor
- Duygu Altinok
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1835880460
- ISBN 13
- 9781835880463
- Edición
- 2ª Edición
- Peso del artículo
- 453 gramos
- Dimensiones
- 235x191x14 mm
Discover how to master advanced spaCy techniques, including custom pipelines, LLM integration, and model training, to build NLP solutions efficiently and effectively
Key Features
- Build End-to-End NLP Workflows, From Local Development to Production with Weasel and FastAPI
- Master No-Training NLP Development with spaCy-LLM, From Prompt Engineering to Custom Tasks
- Create Advanced NLP Solutions, From Custom Components to Neural Coreference Resolution
Book Description
Mastering spaCy, Second Edition is your comprehensive guide to building sophisticated NLP applications using the spaCy ecosystem. This revised edition embraces the latest advancements in NLP, featuring new chapters on Large Language Models with spaCy-LLM, transformers integration, and end-to-end workflow management with Weasel.
With this new edition you’ll learn to enhance NLP tasks using LLMs with spaCy-llm, manage end-to-end workflows using Weasel and integrating spaCy with third-party libraries like Streamlit, FastAPI, and DVC. From training custom named entity recognition (NER) pipelines to categorizing emotions in Reddit posts, readers will explore advanced topics like text classification and coreference resolution. This book takes you on a journey through spaCy’s capabilities, starting with the fundamentals of NLP, such as tokenization, named entity recognition, and dependency parsing. As you progress, you’ll delve into advanced topics like creating custom components, training domain-specific models, and building scalable NLP workflows.
By end of the book, through practical examples, clear explanations, tips and tricks you will be empowered to build robust NLP pipelines and integrate them with web applications to build end-to-end solutions.
What you will learn
- Apply transformer models and fine-tune them for specialized NLP tasks
- Master spaCy core functionalities including data structures and processing pipelines
- Develop custom pipeline components and semantic extractors for domain-specific needs
- Build scalable applications by integrating spaCy with FastAPI, Streamlit, and DVC
- Master advanced spaCy features including coreference resolution and neural pipeline components
- Train domain-specific models, including NER and coreference resolution
- Prototype rapidly with spaCy-LLM and develop custom LLM tasks
Who this book is for
This book is tailored for NLP engineers, machine learning developers, and LLM engineers looking to build production-grade language processing solutions. While primarily targeting professionals working with language models and NLP pipelines, it's also valuable for software engineers transitioning into NLP development. Basic Python programming knowledge and familiarity with NLP concepts is recommended to leverage spaCy's latest capabilities.
Table of Contents
- Getting started with spaCy
- Exploring spaCy Core Operations
- Extracting Linguistic Features
- Mastering Rule-Based Matching
- Extracting Semantic Representations with spaCy Pipelines
- Utilizing spaCy with Transformers
- Enhancing NLP tasks using LLMs with spacy-llm
- Training a NER pipeline component with spaCy
- Creating End-to-End spaCy Workflows with Weasel
- Training a Coreference Resolution pipeline
- Integrating spaCy with third-party libraries
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Acerca del autor
Duygu Altinok is a senior NLP engineer with 12 years of experience in almost all areas of NLP including search engine technology, speech recognition, text analytics, and conversational AI. She authored several publications in the NLP area at conferences such as LREC and CLNLP. She also enjoys working on open-source projects and is a contributor to the spaCy library. Duygu earned her undergraduate degree in Computer Engineering from METU, Ankara in 2010 and later earned her Master's degree in Mathematics from Bilkent University, Ankara in 2012. She is currently a senior engineer at German Autolabs with a focus on conversational AI for voice assistants. Originally from Istanbul, Duygu currently resides in Berlin, DE with her cute dog Adele.
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Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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