Основы НЛП: классификация и векторные пространства

Обработка естественного языка преобразует наше взаимодействие с технологиями, превращая человеческий язык в данные, понятные машинам. Этот курс предлагает начинающим четкий путь к освоению основных методов классификации текста и установления связей между словами. Вы перейдете от понимания основ лингвистики к построению функциональных моделей, способных определять эмоциональную окраску и переводить между языками. К концу курса вы сможете представлять слова в виде математических векторов и использовать эти представления для решения реальных задач анализа текста. Что вы узнаете: - Понимание фундаментальной терминологии обработки естественного языка и векторной математики - Применение логистической регрессии и наивного байесовского классификатора для анализа настроений в текстовых данных - Использование моделей векторного пространства для выявления семантического сходства и связей между словами - Практика снижения размерности с помощью анализа главных компонентов для упрощения сложных текстовых данных - Изучение современных шаблонов векторного представления слов, используемых в современных больших языковых моделях - Реализация приблизительного k-ближайших соседей и локально-чувствительного хеширования для эффективного поиска текста Курс начинается с базовых определений и механики предварительной обработки текста, а затем переходит к практическим алгоритмам классификации и теории векторного пространства. Вы прочитаете подробные объяснения и примените свои знания на практике с помощью письменных упражнений по программированию, ориентированных на основную логику обработки естественного языка. Этот курс предназначен для начинающих, интересующихся наукой о данных или машинным обучением. Предварительный опыт работы с обработкой естественного языка не требуется. Начните свое путешествие в мир языковых технологий уже сегодня.