التعلم العميق لمعالجة اللغة الطبيعية: إدراج الكلمات وتصنيف النصوص في بايثون

إن البيانات النصية موجودة في كل مكان، ولكن تعليم الكمبيوتر فهم اللغة البشرية يتطلب ترجمة الكلمات إلى لغة تتحدث بها الآلات: الأرقام. وهذه الدورة الدراسية تقودك عبر بنية الشبكات العصبية الأساسية التي أحدثت ثورة في كيفية معالجة الكمبيوتر للنص. سوف تنتقل من تقنيات معالجة النصوص الأساسية إلى بناء نماذج التعلم العميق التي تلتقط المعنى الدلالي للكلمات. ومن خلال شروحات مكتوبة واضحة وأمثلة شفرة بايثون المنظمة، سوف تتعلم كيفية تمثيل النص كمتجهات كثيفة، وأداء تحليل المشاعر، وبيانات نصية بعلامات تسلسلية. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم الرياضية الأساسية التي تستند إليها عمليات دمج الكلمات، والفضاءات الموجّهة، والتشابه الدلالي. - تنفيذ نماذج تمثيل الكلمات الكلاسيكية بما في ذلك word2vec و GloVe من المبادئ الأولى. - بناء نماذج لتصنيف النصوص وتحليل المشاعر باستخدام الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) في بايثون. - تطبيق مكتبة Gensim لتحميل متجهات الكلمات المدربة مسبقا وحل مشاكل القياس الدلالي. - استكشاف مهام وضع العلامات على التسلسلات مثل وضع العلامات على أجزاء الكلام والتعرف على الكيانات المسماة. - تعلم أسس NLP الحديثة، بما في ذلك توثيق الكلمات الفرعية والميكانيكا الأساسية لطبقات الاهتمام. تبدأ الرحلة بمصطلحات البرمجة اللغوية العصبية الأساسية والمفاهيم الرياضية، وتتقدم من تمثيلات حقيبة الكلمات الساكنة إلى إدراج الكلمات الديناميكية. ثم ستستكشف بنية الشبكات العصبية المتتالية، ودراسة كيفية معالجة النماذج للنص بالترتيب الزمني لأداء التصنيف والتسلسل. هذه الدورة مصممة للمبرمجين المبتدئين إلى المتوسطين، ومتحمسي البيانات، ومطوري الذكاء الاصطناعي الطموحين الذين يريدون أساسا مفاهيميا وعمليا صلبا في المعالجة اللغوية العصبية. ويوصى بالمعرفة الأساسية بلغة بايثون والجبر، ولكن لا تلزم خبرة سابقة في التعلم العميق. ابدأ القراءة اليوم لفتح قوة التعلم العميق لمعالجة النصوص.