Загрузка страницы

Python | Урок 13. Библиотека Natasha: извлекаем имена и фамилии из текстов на русском языке

Недавно у «Важных историй» совместно с «Медузой» вышло расследование о том, кто помогает полицейским фальсифицировать дела за наркотики. Мы смогли узнать это, изучив все документы с сайста Мосгорсуда. В этом уроке мы рассказываем, как мы сделали одну из частей этого расследования, а именно извлекали имена из приговоров суда с помощью библиотеки Natasha.

🔹 Расследование
➡️https://istories.media/investigations/2021/02/18/ya-svidetel-kto-pomogaet-politseiskim-falsifitsirovat-ugolovnie-dela-za-narkotiki/
➡️https://www.youtube.com/watch?v=-HNQsd1grT0

🔹 Текстовая версия урока
➡️https://www.istories.media/workshops/2021/02/19/python-biblioteka-natasha/

🔹 Тетрадка с этим уроком на github
➡️https://github.com/iStoriesMedia/python_lessons/blob/main/Python.%20%D0%91%D0%B8%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D0%BE%D1%82%D0%B5%D0%BA%D0%B0%20Natasha.ipynb

🔹 Если хотите порешать задачки для тренировки, то мы собрали их здесь
➡️https://github.com/iStoriesMedia/python_lessons/blob/main/%D0%97%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8%20%D0%B4%D0%BB%D1%8F%20%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%BA%202.ipynb

🔹 Подписаться на рассылку Мастерской «Важных историй»
➡️ https://mailchi.mp/istories.media/workshops

🔹 Телеграм-канал Мастерской
➡️ https://t.me/istories_workshop

🔹 Поддержать «Важные истории»
➡️ http://bit.ly/36CZeRW

Видео Python | Урок 13. Библиотека Natasha: извлекаем имена и фамилии из текстов на русском языке канала Мастерская Важных историй
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
19 февраля 2021 г. 11:46:05
00:06:17
Другие видео канала
Python | Урок 15: Библиотека Pandas, часть 1Python | Урок 15: Библиотека Pandas, часть 1Как посчитать расстояние между геокоординатамиКак посчитать расстояние между геокоординатамиPython | Урок 14: Регулярные выраженияPython | Урок 14: Регулярные выраженияКак написать робота на Python для анализа госконтрактов? Урок 3Как написать робота на Python для анализа госконтрактов? Урок 3Alexander Kukushkin: Natasha ProjectAlexander Kukushkin: Natasha ProjectИстория проекта Natasha. Набор базовых инструментов для русскоязычного NLPИстория проекта Natasha. Набор базовых инструментов для русскоязычного NLPКак написать робота на Python для анализа госконтрактов? Урок 1Как написать робота на Python для анализа госконтрактов? Урок 1Как написать робота на Python для анализа госконтрактов? Урок 4Как написать робота на Python для анализа госконтрактов? Урок 4How to get meaning from text with language model BERT | AI ExplainedHow to get meaning from text with language model BERT | AI ExplainedPython | Урок 12: РекурсияPython | Урок 12: РекурсияPython | Урок 11: Работа с файламиPython | Урок 11: Работа с файламиРаспознавание текста с картинки на Python | Оптическое распознавание символов TesseractРаспознавание текста с картинки на Python | Оптическое распознавание символов TesseractКак написать робота на Python для анализа госконтрактов? Урок 2Как написать робота на Python для анализа госконтрактов? Урок 2NLP cookbook: анализируем тексты на Python с минимальными знаниями о машинном обученииNLP cookbook: анализируем тексты на Python с минимальными знаниями о машинном обученииКак написать робота на Python для анализа госконтрактов? Урок 5Как написать робота на Python для анализа госконтрактов? Урок 5Алгоритм Word2Vec   реализация на Python GensimАлгоритм Word2Vec реализация на Python GensimPython | Урок 7: Кортеж и множестваPython | Урок 7: Кортеж и множестваPython | Урок 16: Библиотека Pandas, часть 2Python | Урок 16: Библиотека Pandas, часть 2Учим Python за 1 час! #От ПрофессионалаУчим Python за 1 час! #От ПрофессионалаRuBERT NER Мария – ТрофимоваRuBERT NER Мария – Трофимова
Яндекс.Метрика