Introductie tot Natural Language Processing in Python

Dit hoofdstuk introduceert onderwerpidentificatie, die je kunt toepassen op elke tekst die je in het wild tegenkomt. Met eenvoudige NLP-modellen identificeer je onderwerpen uit teksten op basis van termfrequenties. Je experimenteert met en vergelijkt twee eenvoudige methoden: bag-of-words en Tf-idf met NLTK, en een nieuwe bibliotheek, Gensim.

Dit hoofdstuk introduceert een iets geavanceerder onderwerp: named-entity recognition. Je leert het wie, wat en waar in je teksten te herkennen met vooraf getrainde modellen op Engelse en niet-Engelse tekst. Je leert ook werken met nieuwe bibliotheken, polyglot en spaCy, als uitbreiding van je NLP-gereedschapskist.

Je past de basis toe die je hebt geleerd, samen met wat supervised Machine Learning, om een "nepnieuws"-detector te bouwen. Je begint met de basis van supervised Machine Learning en gaat daarna verder door enkele belangrijke features te kiezen en ideeën te testen om nepnieuwsartikelen te identificeren en te classificeren.