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spacy-llmで色々なNLPタスクをzero-shotで解いてみる | 株式会社AI Shift
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こんにちは AIチームの戸田です 固有表現抽出(NER)や品詞タグ付けなどのNLPタスクを行うためのPython... こんにちは AIチームの戸田です 固有表現抽出(NER)や品詞タグ付けなどのNLPタスクを行うためのPythonライブラリにspaCyがあります。シンプルなAPIで拡張性も高く、AI ShiftでもプロダクトのNLPロジック部分やデータ分析など多くの場面で利用しています。 そんな非常にお世話になっているspaCyですが、処理パイプラインにLLMを統合できるspacy-llmがリリースされました。今回の記事ではそのspacy-llmを使って極性分類やNERなどのNLPタスクをzero-shotで解いてみようと思います。 事前準備 以下のコマンドでインストールすることができます。 日本語を処理するためのspacy[ja]がインストールされていない場合はここで一緒にインストールしておいてください。 本記事ではLLMとしてGPT-3.5 turboを利用しますので、環境変数OPENAI_API_K