प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में Python

अपडेट किया गया 05/2026

Python में Natural Language Processing (NLP) का उपयोग करके किताबों, समीक्षा साइटों और ऑनलाइन लेखों से ट्रांसक्राइब करना और रोचक अंतर्दृष्टियाँ निकालना सीखें।

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ट्रैक विवरण

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में Python

अधिकांश डेटा असंरचित होता है। इसमें पुस्तकों, ऑनलाइन लेखों और ऑडियो फ़ाइलों में दर्ज जानकारी शामिल है। इस ट्रैक में, आप वे मुख्य Natural Language Processing (NLP) कौशल हासिल करेंगे जिनकी आपको उस डेटा को मूल्यवान अंतर्दृष्टियों में बदलने के लिए ज़रूरत है—TED talks को स्वचालित रूप से ट्रांसक्राइब करना सीखने से लेकर यह पहचानने तक कि कोई movie review सकारात्मक है या नकारात्मक। इस दौरान, आपको लोकप्रिय NLP Python लाइब्रेरीज़ से परिचित कराया जाएगा, जिनमें NLTK, scikit-learn, spaCy, और SpeechRecognition शामिल हैं। ट्रैक के अंत तक, आप ऑडियो फ़ाइलों को ट्रांसक्राइब करने और विकिपीडिया लेखों, ऑनलाइन समीक्षा साइटों, और फ़्लाइट बुकिंग सिस्टम के डेटा सहित वास्तविक दुनिया के स्रोतों से अंतर्दृष्टि निकालने के तरीके को समझने के लिए तैयार होंगे।

पूर्व आवश्यकताएं

इस ट्रैक के लिए कोई पूर्व आवश्यकताएं नहीं हैं

Course
1
Python में Natural Language Processing (NLP)
प्रीप्रोसेसिंग से लेकर उन्नत ट्रांसफॉर्मर मॉडलों तक, आवश्यक NLP तकनीकों के साथ टेक्स्ट विश्लेषण में महारत हासिल करें।
Course
3
Python में Sentiment Analysis
क्या ग्राहक आपके उत्पादों से बेहद खुश हैं या आपकी सेवा में कमी है? एंड-टू-एंड सेंटिमेंट विश्लेषण कार्य करना सीखें।
Course
4
spaCy के साथ Natural Language Processing
spaCy के मुख्य ऑपरेशनों में महारत हासिल करें और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए मॉडल प्रशिक्षित करें। असंरचित डेटा से जानकारी निकालें और पैटर्न मिलाएँ।
Course
5
Python में Spoken Language Processing
कच्ची ऑडियो फ़ाइलों से Python में भाषण लोड, रूपांतरित और ट्रांसक्राइब करना सीखें।
Project
बोनस
Analyzing Customer Support Calls
Transcribe customer support audio calls, evaluate sentiment, search in text and identify common entities to improve customer service!
Course
7
Python में NLP के लिए Feature Engineering
पाठ से उपयोगी जानकारी निकालने और उसे मशीन लर्निंग के लिए उपयुक्त प्रारूप में संसाधित करने की तकनीकें सीखें।