Hoppa till huvudinnehållet

Kurs

Introduktion till naturlig språkbehandling i R

Medel4 tim

Lär dig snabbt alla viktiga färdigheter och verktyg för att lyckas med Natural Language Processing i R.

R4 tim15 videor47 övningar3,750 XP8,608Prestationsintyg

Skapa ditt gratiskonto

Fortsätt med Google
eller
Genom att fortsätta godkänner du vår användarvillkor, våra integritetspolicy och att dina uppgifter lagras i USA.

Uppskattad av lärande på tusentals företag

Utbildar du ett team?

Prova för företag

Kursbeskrivning

Som alla grundkurser är Introduktion till naturlig språkbehandling i R utformad för att ge dig de verktyg du behöver för att börja analysera text. Naturlig språkbehandling (NLP) är ett område inom datavetenskap som växer snabbt, med spännande framsteg under det senaste decenniet. Den här kursen täcker grunderna inom dessa ämnen och förbereder dig för att utöka dina analysförmågor. Vi går igenom reguljära uttryck, ämnesmodellering, namngiven enhetsigenkänning och mer – med genomarbetade exempel som du kan använda som utgångspunkt för framtida analyser.

Förkunskapskrav

Kursplan

Kursöversikt

1

Verkliga grunder

Kapitel 1 i Introduktion till naturlig språkbehandling förbereder dig för att köra din första analys på text. Du utforskar reguljära uttryck och tokenisering – två av de vanligaste komponenterna i de flesta analysuppgifter. Med reguljära uttryck kan du söka efter vilket mönster som helst, och med tokenisering kan du förbereda och rensa text inför mer avancerad analys. Det här kapitlet är en nödvändig grund för de tekniker vi går igenom i kursens återstående kapitel.
Starta kapitel
2

Textrepresentationer

I det här kapitlet lär du dig de vanligaste och mest studerade metoderna för att analysera text. Du tittar på hur man skapar ett textkorpus, bygger ut en bag-of-words-representation till en TFIDF-matris och använder cosinuslikhetsmetrik för att avgöra hur lika två texter är varandra. Du bygger vidare på dina grunder i NLP innan du dyker in i tillämpningar i kapitel 3 och 4.
Starta kapitel
3

Tillämpningar: klassificering och ämnesmodellering

Kapitel 3 fokuserar på två vanliga metoder för textanalys: klassificeringsmodellering och ämnesmodellering. Om du arbetar med textanalysprojekt kommer du förr eller senare att använda en eller båda av dessa metoder. Det här kapitlet lär dig hur du genomför båda teknikerna och ger insikt i hur du kan angripa dem på ett praktiskt sätt.
Starta kapitel
4

Avancerade tekniker

I kapitel 4 tar vi upp två grundpelare inom naturlig språkbehandling: sentimentanalys och ordembeddingar. Det här är två analystekniker som är oumbärliga för alla som lär sig grunderna i textanalys. Du får även en kort introduktion till BERT, ordklasstaggning och namngiven enhetsigenkänning. Kursen täcker sammanlagt nästan 15 olika analystekniker, och kapitel 4 avslutas med en sammanfattning av alla de tekniker du har lärt dig under kursens gång.
Starta kapitel
R

Introduktion till naturlig språkbehandling i R

Kurs
slutförd

Tjäna ett prestationsbevis

Registrera dig nu

Utveckla dina datafärdigheter med DataCamp for Mobile

Gör framsteg på språng med våra mobilkurser och dagliga femminuters kodningsutmaningar.