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現在我們要提取實體。這就是 spaCy 的用武之地。 SpaCy 使 NLP 變得相對容易。深圳白酒包裝設計公司可以看看。我也會放一個指向 spaCy 網站的鏈接。同樣，如果您甚至是 NLP 或 Python 的新手，他們的網站上也有很棒的東西，可以引導您完成這些內容，以幫助解釋它是什么以及它的作用，并為您提供一些練習。我們按下了播放按鈕，spaCy 就開始替我們參加比賽了。它正在做的是查看這里的所有內容并提取它。它正在做的是查看全文中的所有內容，這就是這里，它將提取實體和類型。這將幫助我們組織它們。

我們接下來要做的就是清理它。我們將刪除重復項，因為在這種情況下，我們不需要查看重復項。我們只想看到實體本身。然后我喜歡將數據可視化。它可以讓我們的生活輕松很多。這是一個叫做 Plotly 的工具，或者一個叫做 Plotly 的插件。然后我們繼續運行它。你可以看到它被不同類型的實體分解。我們有數字，我們有人員、日期、組織、金錢、事件、基數、產品。關于這個很酷的部分，是你實際上可以放大。同樣，它不會是完美的，就像谷歌一樣，Bing 不是一個人。BERT 不是一個人。所以你會想去那里，你可以微調spaCy，學到更多，并學習如何微調它。

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