After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
Zoals bij elke basiscursus is Introductie tot Natural Language Processing in R bedoeld om je de juiste tools te geven om te beginnen met het analyseren van tekst. Natural language processing (NLP) is een snelgroeiend onderdeel van data science, met de afgelopen tien jaar veel spannende ontwikkelingen. In deze cursus behandel je de basis van deze onderwerpen en bereid je je voor om je analysemogelijkheden uit te breiden. We duiken in reguliere expressies, topic modeling, named entity recognition en meer, met duidelijke voorbeelden die je kunt gebruiken om je toekomstige analyses een vliegende start te geven.
Vereisten
Curriculum
Cursusoverzicht
1
Echte basisprincipes
Hoofdstuk 1 van Introductie tot Natural Language Processing bereidt je voor op je eerste tekstanalyse. Je verkent reguliere expressies en tokenization, twee van de meest gebruikte bouwstenen van veel analysetaken. Met reguliere expressies kun je zoeken naar elk patroon dat je maar kunt bedenken, en met tokenization maak en schoon je tekst voor meer geavanceerde analyses. Dit hoofdstuk is onmisbaar om de technieken aan te pakken die we in de overige hoofdstukken van deze cursus leren.
2
Weergaven van tekst
In dit hoofdstuk leer je de meest gangbare en onderzochte manieren om tekst te analyseren. Je bekijkt hoe je een tekstcorpus maakt, hoe je een bag-of-words-weergave uitbreidt naar een TFIDF-matrix, en je gebruikt cosine-similarity-metingen om te bepalen hoe sterk twee teksten op elkaar lijken. Je bouwt voort op je basis voor het toepassen van NLP voordat je in de toepassingen van NLP in hoofdstukken 3 en 4 duikt.
3
Toepassingen: classificatie en topic modeling
Hoofdstuk 3 richt zich op twee veelgebruikte benaderingen voor tekstanalyse: classificatiemodellen en topic modeling. Als je met tekstanalyseprojecten bezig bent, zul je onvermijdelijk een of beide methoden gebruiken. In dit hoofdstuk leer je beide technieken uitvoeren en krijg je inzicht in hoe je deze technieken in de praktijk het beste kunt aanpakken.
4
Geavanceerde technieken
In hoofdstuk 4 behandelen we twee klassiekers binnen natural language processing: sentimentanalyse en word embeddings. Dit zijn twee analysetechnieken die onmisbaar zijn voor iedereen die de basis van tekstanalyse wil beheersen. Daarnaast maak je kort kennis met BERT, part-of-speech tagging en named entity recognition. In deze cursus kwamen bijna 15 verschillende analysetechnieken voorbij, dus hoofdstuk 4 sluit af met een overzicht van alle mooie technieken die je in deze cursus leert.
R
Introductie tot Natural Language Processing in R
Cursus
voltooid
