Ga naar hoofdinhoud

Cursus

Feature Engineering voor NLP in Python

GevorderdVaardigheidsniveau

Bijgewerkt 11-2024

Leer manieren om nuttige info uit tekst te halen en deze om te zetten naar een formaat dat geschikt is voor machine learning.

Start Cursus Kosteloos

PythonMachine Learning4 u15 videos52 Opdrachten4,200 XP28,942Prestatieverklaring

Maak je gratis account aan

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Wil je 2 of meer mensen trainen?

Probeer DataCamp for Business

Cursusbeschrijving

In deze cursus leer je technieken om nuttige informatie uit tekst te halen en die te verwerken naar een formaat dat geschikt is voor ML-modellen. Je leert onder andere over POS-tagging, named entity recognition, leesbaarheidscores, n-gram- en tf-idf-modellen, en hoe je deze implementeert met scikit-learn en spaCy. Ook leer je berekenen hoe sterk twee documenten op elkaar lijken. Onderweg voorspel je het sentiment van filmrecensies en bouw je aanbevelers voor films en TED Talks. Na afloop kun je uit elke tekst cruciale features halen en enkele van de meest uitdagende problemen in data science oplossen!

Vereisten

Introduction to Natural Language Processing in Python Supervised Learning with scikit-learn

1

Basic features and readability scores

Learn to compute basic features such as number of words, number of characters, average word length and number of special characters (such as Twitter hashtags and mentions). You will also learn to compute readability scores and determine the amount of education required to comprehend a piece of text.

Introduction to NLP feature engineering

Data format for ML algorithms

One-hot encoding

Basic feature extraction

Character count of Russian tweets

Word count of TED talks

Hashtags and mentions in Russian tweets

Readability tests

Readability of 'The Myth of Sisyphus'

Readability of various publications

Hoofdstuk Beginnen

2

Text preprocessing, POS tagging and NER

In this chapter, you will learn about tokenization and lemmatization. You will then learn how to perform text cleaning, part-of-speech tagging, and named entity recognition using the spaCy library. Upon mastering these concepts, you will proceed to make the Gettysburg address machine-friendly, analyze noun usage in fake news, and identify people mentioned in a TechCrunch article.

Tokenization and Lemmatization

Identifying lemmas

Tokenizing the Gettysburg Address

Lemmatizing the Gettysburg address

Text cleaning

Cleaning a blog post

Cleaning TED talks in a dataframe

Part-of-speech tagging

POS tagging in Lord of the Flies

Counting nouns in a piece of text

Noun usage in fake news

Named entity recognition

Named entities in a sentence

Identifying people mentioned in a news article

Hoofdstuk Beginnen

3

N-Gram models

Learn about n-gram modeling and use it to perform sentiment analysis on movie reviews.

Building a bag of words model

Word vectors with a given vocabulary

BoW model for movie taglines

Analyzing dimensionality and preprocessing

Mapping feature indices with feature names

Building a BoW Naive Bayes classifier

BoW vectors for movie reviews

Predicting the sentiment of a movie review

Building n-gram models

n-gram models for movie tag lines

Higher order n-grams for sentiment analysis

Comparing performance of n-gram models

Hoofdstuk Beginnen

4

TF-IDF and similarity scores

Learn how to compute tf-idf weights and the cosine similarity score between two vectors. You will use these concepts to build a movie and a TED Talk recommender. Finally, you will also learn about word embeddings and using word vector representations, you will compute similarities between various Pink Floyd songs.

Building tf-idf document vectors

tf-idf weight of commonly occurring words

tf-idf vectors for TED talks

Cosine similarity

Range of cosine scores

Computing dot product

Cosine similarity matrix of a corpus

Building a plot line based recommender

Comparing linear_kernel and cosine_similarity

Plot recommendation engine

The recommender function

TED talk recommender

Beyond n-grams: word embeddings

Generating word vectors

Computing similarity of Pink Floyd songs

Congratulations!

Hoofdstuk Beginnen

Feature Engineering voor NLP in Python

Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf Je Nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Feature Engineering voor NLP in Python!

Maak je gratis account aan

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.