After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Описание курса
Создайте прочную основу в NLP
Раскройте возможности обработки естественного языка (NLP) и выведите свои навыки анализа текста на новый уровень! Этот курс вооружит вас необходимыми инструментами для обработки, анализа и извлечения ценных выводов из текстовых данных. Начните с основ обработки текста — от токенизации до очистки и нормализации текста путем удаления стоп-слов, знаков препинания и применения лемматизации и стемминга для повышения согласованности текста.Извлекайте значимые признаки из текста
Выходите за рамки сырого текста и преобразуйте его в числовые представления! Изучите представление Bag-of-Words, погрузитесь в векторизацию TF-IDF и используйте мощные word embeddings, такие как Word2Vec и GloVe, чтобы выявлять семантические связи между словами.Классифицируйте и генерируйте текст с помощью ИИ
Используйте возможности современных трансформерных моделей с помощью пайплайнов Hugging Face. Узнайте, как выполнять анализ тональности, классифицировать контент, анализировать отношения между вопросами и ответами, оценивать грамматическую приемлемость и генерировать текст с помощью различных моделей. Изучите распознавание именованных сущностей (NER), разметку частей речи (PoS), суммаризацию текста и перевод, чтобы расширить свой набор инструментов NLP.Освойте ключевые библиотеки NLP
К концу этого курса вы будете хорошо разбираться в основах NLP и получите практический опыт работы с ключевыми библиотеками, такими как nltk, sklearn, gensim и transformers от Hugging Face. Начните свой путь уже сегодня и измените подход к работе с текстовыми данными!Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Основы обработки текста
Изучите основы обработки текста в задачах обработки естественного языка (NLP). Освойте ключевые техники: токенизацию, удаление стоп-слов и знаков препинания, нормализацию текста с помощью приведения к нижнему регистру, стемминга и лемматизации — всё это подготовит текстовые данные к дальнейшему анализу.
- Введение в обработку естественного языка50 XP
- Токенизация предложений и слов100 XP
- Процесс обработки текста в NLP100 XP
- Обработка стоп-слов и знаков препинания50 XP
- Удаление стоп-слов100 XP
- Удаление знаков препинания100 XP
- Методы нормализации текста50 XP
- Приведение к нижнему регистру100 XP
- Стемминг100 XP
- Лемматизация100 XP
2
Извлечение признаков из текста
Научитесь преобразовывать необработанный текст в информативные числовые признаки. Создавайте представления на основе мешка слов и TF-IDF, чтобы оценить важность слов в документах. Затем исследуйте векторные представления слов — Word2Vec и GloVe — для выявления глубоких семантических закономерностей. Визуализируйте частотность, значимость и схожесть текстов, чтобы по-новому взглянуть на данные.
3
Классификация текста с Hugging Face
Используйте предобученные модели для решения сложных задач классификации текста. Применяйте конвейеры Hugging Face для анализа тональности, тематической классификации и логического вывода на естественном языке. Оценивайте семантическое сходство и грамматическую правильность с помощью современных моделей — без необходимости обучать их с нуля.
4
Классификация токенов и генерация текста
Погрузитесь в ключевые задачи современного NLP: классификацию токенов и генерацию текста. Научитесь извлекать именованные сущности и определять грамматические роли слов с помощью NER и PoS-разметки. Освойте как экстрактивный, так и абстрактный подходы к ответам на вопросы, а также изучите задачи генерации — суммаризацию, перевод и языковое моделирование — с использованием конвейеров Hugging Face.
Обработка естественного языка (NLP) на Python
Курс
завершён
