如何将spaCy与Transformers结合应用于生产环境

Hacking Machine Learning: spaCy meets Transformers

像BERT、GPT-2和XLNet这样的大型Transformer模型，几乎在每一个自然语言处理（NLP）的榜单上都设立了新的准确度标准。然而，这些模型还很新，围绕它们的软件生态大多侧重于提供更多的研究机会。

在本次演讲中，将介绍如何在spaCy（一个将自然语言处理应用于实际问题的开源库）中使用这些模型。同时，还将讨论新的迁移学习技术能为生产环境的NLP带来的诸多机遇，无论你选择哪个具体的软件包来完成工作。

演讲者Ines是一位专注于AI和NLP工具开发的专家。她是Explosion的联合创始人，也是spaCy（Python中流行的开源自然语言处理库）和Prodigy（一个用于为机器学习模型创建训练数据的现代化标注工具）的核心开发者。