Pythonによる自然言語処理

言語はデータの究極のインタフェースであるが，人間のテキストを理解するようにコンピュータを教育するには，構造化されたアプローチが必要である。このコースでは，テキスト操作の絶対的な基礎から，言語処理のための現代的な機械学習技術までを紹介する。 構造化された説明を読み通し，明瞭なコード例を分析することにより，基本的なテキストクリーニングから，感情を分類し，テキストを翻訳し，意味を抽出する知的システムの構築へと移行する。 学ぶことは テキスト前処理の基本的な技法を学ぶ。 また，言語表現の理解を行うために，ベクトル埋め込みと意味空間を用いた。 テキスト分類のための再帰的および畳み込みニューラルネットワークモデルを構築する 翻訳と基本的なテキスト生成のためのシーケンスからシーケンスへのモデルを設定します また，現代のトランスフォーマーアーキテクチャと予備訓練言語モデルの基礎を探求した。 書き込みコードのウォークスルーとステップバイステップの練習を通して、実際のデータセットに技術を適用します。 これらの概念は、明確で読みやすいコード実装と組み合わせて、研究することができます。 このコースは、機械学習の経験がなくてもNLPを理解したい初心者の開発者、志望するデータ科学者、技術プロフェッショナル向けに設計されています。Pythonの基礎的な知識は有用ですが、厳密には必要ありません。 読み始めて 言語処理の力を解き放ち スマートなテキストベースのアプリケーションを作る