Name: spaCy के साथ Natural Language Processing
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कोर्स विवरण

spaCy से मिलिए, NLP के लिए एक उद्योग-मानक

इस पाठ्यक्रम में, आप spaCy का उपयोग करना सीखेंगे, जो एक तेज़ी से लोकप्रिय हो रही उद्योग-मानक लाइब्रेरी है, ताकि आप टोकनाइज़ेशन, वाक्य विभाजन, पार्सिंग, और नामित इकाई पहचान जैसे विभिन्न प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्य कर सकें। spaCy प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के व्यापक दायरे में शक्तिशाली, उपयोग में आसान, और उत्पादन-तैयार सुविधाएँ प्रदान कर सकता है।

spaCy के मुख्य संचालन सीखें

आप spaCy के मुख्य संचालन और उनका उपयोग करके पाठ को पार्स करने तथा असंरचित डेटा से जानकारी निकालने का तरीका सीखना शुरू करेंगे। फिर, आप spaCy की कक्षाओं, जैसे Doc, Span, और Token, के साथ काम करेंगे, और शब्द वेक्टरों की गणना करने तथा अर्थगत समानता की भविष्यवाणी करने के लिए विभिन्न spaCy घटकों का उपयोग करना सीखेंगे।

spaCy मॉडल प्रशिक्षित करें और पैटर्न मिलान के बारे में जानें

आप EntityRuler, Matcher, और PhraseMatcher का उपयोग करके असंरचित डेटा से दिए गए शब्दों और वाक्यांशों को निकालने के लिए सरल और जटिल मिलान पैटर्न लिखने का अभ्यास करेंगे। आप यह भी सीखेंगे कि कस्टम पाइपलाइन घटक कैसे बनाए जाएँ और प्रशिक्षण/मूल्यांकन डेटा कैसे बनाया जाए। वहाँ से, आप spaCy मॉडल्स को प्रशिक्षित करने और उन्हें inference के लिए कैसे उपयोग करें, इसमें गहराई से जाएंगे। पूरे पाठ्यक्रम के दौरान, आप वास्तविक दुनिया के उदाहरणों पर काम करेंगे और अपने स्वयं के NLP प्रोजेक्ट्स में spaCy के उपयोग की अपनी समझ को मजबूत करेंगे।

पूर्वापेक्षाएँ

Supervised Learning with scikit-learn Python Toolbox

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

NLP और spaCy का परिचय

यह अध्याय आपको NLP और इसके कुछ उपयोग मामलों, जैसे नेम्ड-एंटिटी रिकग्निशन और AI-संचालित चैटबॉट्स, से परिचित कराएगा। आप जानेंगे कि शक्तिशाली spaCy लाइब्रेरी का उपयोग करके टोकनाइज़ेशन, सेंटेंस सेगमेंटेशन, POS टैगिंग और नेम्ड एंटिटी रिकग्निशन जैसे विभिन्न नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग कार्य कैसे किए जाते हैं.

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spaCy भाषाई एनोटेशन और वर्ड वेक्टर्स

भाषाई फीचर्स, वर्ड वेक्टर्स, सेमेंटिक सिमिलैरिटी, एनालॉजीज़, और वर्ड वेक्टर ऑपरेशंस के बारे में जानें। इस अध्याय में आप सीखेंगे कि spaCy का उपयोग करके वर्ड वेक्टर्स कैसे निकाले जाते हैं, दिए गए टॉपिक से संबंधित टेक्स्ट्स को कैसे वर्गीकृत किया जाता है, और किसी कॉर्पस या spaCy मॉडल की वोकैब्युलरी से दिए गए शब्दों के अर्थ की दृष्टि से मिलते-जुलते टर्म्स कैसे पाए जाते हैं.

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spaCy के साथ डेटा विश्लेषण

spaCy पाइपलाइन कंपोनेंट्स, पाइपलाइन कंपोनेंट कैसे जोड़ें, और NLP पाइपलाइन का विश्लेषण करने से परिचित हों। आप spaCy में EntityRuler, Matcher और PhraseMatcher क्लासेस तथा Python के RegEx पैकेज का उपयोग करके रूल-आधारित इन्फ़ॉर्मेशन एक्सट्रैक्शन के कई तरीकों के बारे में भी जानेंगे.

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spaCy मॉडल्स को कस्टमाइज़ करना

कई वास्तविक दुनिया के ऐसे उपयोग मामलों का अन्वेषण करें जहाँ spaCy मॉडल्स विफल हो सकते हैं, और सीखें कि उनके प्रदर्शन को बेहतर करने के लिए उन्हें आगे कैसे ट्रेन करें। आपको spaCy के ट्रेनिंग स्टेप्स से परिचित कराया जाएगा और यह समझेंगे कि किसी मौजूदा spaCy मॉडल को या स्क्रैच से कैसे ट्रेन किया जाए, और इन्फ़रेंस के समय मॉडल का मूल्यांकन कैसे किया जाए.