Podstawy przetwarzania języka naturalnego z Pythonem

Dane tekstowe są generowane na niesamowitą skalę każdego dnia, ale ich zrozumienie wymaga specjalistycznych umiejętności. Ten kurs poprowadzi Cię przez podstawowe procesy przetwarzania języka naturalnego, umożliwiając przekształcenie surowego tekstu w możliwą do zastosowania inteligencję. Zaczniesz od opanowania podstawowej terminologii i podstawowych pojęć lingwistyki przed zastosowaniem ich w rzeczywistych scenariuszach.Poprzez pisemne wyjaśnienia i przykłady kodu nauczysz się budować systemy, które mogą klasyfikować wiadomości, wykrywać nastroje i rozumieć strukturę ludzkiego języka. Pod koniec tego kursu będziesz w stanie przetwarzać nieuporządkowany tekst i przygotować go do zaawansowanej analizy obliczeniowej. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia NLP, w tym tokenizację, tagowanie części mowy i rozpoznawanie nazwanych jednostek - Zastosuj techniki wstępnego przetwarzania tekstu za pomocą potężnych bibliotek, takich jak NLTK i Spacy - Buduj i oceniaj modele uczenia maszynowego do klasyfikacji tekstu i analizy sentymentu - Ćwicz konwersję tekstu na reprezentacje numeryczne za pomocą wektoryzacji i osadzania słów - Poznaj nowoczesne osiągnięcia w tej dziedzinie, w tym architektury transformatorów i podstawy dużych modeli językowych - Zaimplementuj dopasowanie wzorców i wyrażenia regularne, aby wyodrębnić określone dane z dokumentów Program nauczania zaczyna się od bloków konstrukcyjnych analizy tekstu i przechodzi do praktycznych tematów, takich jak integracja Scikit-Learn i nowoczesne wzorce modeli językowych. Ten kurs jest idealny dla początkujących i aspirujących naukowców danych, którzy szukają jasnej, opartej na tekście ścieżki do świata technologii językowej. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z NLP, chociaż zalecana jest podstawowa znajomość Pythona.