Transformers in spaCy: Mit HuggingFace NLP auf das nächste Level bringen

In der vierten Folge der Serie „Mastering NLP with spaCy“ wird gezeigt, wie Transformer‑Modelle von HuggingFace nahtlos in spaCy integriert werden können. Der Beitrag erklärt Schritt für Schritt, wie man vortrainierte Modelle lädt, sie in spaCy‑Pipeline‑Komponenten einbindet und anschließend für Aufgaben wie Textklassifikation, Named Entity Recognition oder Sentiment‑Analyse nutzt.

Die Anleitung richtet sich an Entwickler, die bereits mit spaCy vertraut sind und ihre Projekte mit der Leistungsfähigkeit moderner Transformer‑Architekturen erweitern möchten. Durch die Kombination von spaCy’s effizienten Pipeline‑Struktur und HuggingFace’s umfangreichem Modellhub erhalten Anwender ein flexibles Toolset für anspruchsvolle NLP‑Anwendungen.

Der Artikel erschien erstmals auf der Plattform Towards Data Science und bietet sowohl theoretische Erläuterungen als auch praktische Code‑Beispiele, die sofort in eigenen Projekten eingesetzt werden können.