Ana içeriğe atla

Kurs

spaCy ile İleri Düzey NLP

Orta SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 11.2024

Kural tabanlı ve makine öğrenimi yaklaşımlarını kullanarak spaCy ile gelişmiş doğal dil anlama sistemleri oluşturmayı öğrenin.

Kursa Ücretsiz Başlayın

PythonMachine Learning

5 sa

15 video

55 Egzersiz

4,450 XP

21,671

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

Kurs Açıklaması

Eğer çok miktarda metinle çalışıyorsan, bir süre sonra bu metinler hakkında daha fazla şey bilmek isteyeceksin. Örneğin, konu ne? Sözcükler bağlam içinde ne anlama geliyor? Kim kime ne yapıyor? Hangi şirket ve ürünlerden bahsediliyor? Hangi metinler birbirine benziyor? Bu derste, Python'da NLP için hızla endüstri standardı haline gelen spaCy kütüphanesini kullanarak, kural tabanlı ve Machine Learning yaklaşımlarını birleştirip gelişmiş doğal dil anlama sistemleri kurmayı öğreneceksin.

Önkoşullar

Introduction to Natural Language Processing in Python

1

Sözcükleri, ifadeleri, adları ve kavramları bulma

Bu bölüm, spaCy ile metin işlemeye giriş yapmanı sağlayacak. Veri yapıları hakkında bilgi edinecek, istatistiksel modellerle nasıl çalışacağını ve bunları metnindeki dilbilimsel özellikleri tahmin etmek için nasıl kullanacağını öğreneceksin.

spaCy'ye giriş

Belgeler, aralıklar ve belirteçler

Sözcüksel öznitelikler

İstatistiksel modeller

Model paketleri

Modelleri yükleme

Dilbilimsel açıklamaları tahmin etme

Bağlam içinde adlandırılmış varlıkları tahmin etme

Kural tabanlı eşleştirme

Matcher'ı kullanma

Eşleşme kalıpları yazma

Bölümü Başlat

2

spaCy ile büyük ölçekli veri analizi

Bu bölümde, yeni becerilerini kullanarak büyük miktarda metinden belirli bilgileri çıkaracaksın. spaCy'nin veri yapılarından en iyi şekilde nasıl yararlanacağını ve metin analizi için istatistiksel ve kural tabanlı yaklaşımları etkili biçimde nasıl birleştireceğini öğreneceksin.

Veri Yapıları (1)

String'lerden hash'lere

Sözlük, hash’ler ve leksimler

Veri Yapıları (2)

Bir Doc oluşturma

Sıfırdan Doc, span ve varlıklar

Veri yapılarında en iyi uygulamalar

Sözcük vektörleri ve benzerlik

Sözcük vektörlerini inceleme

Benzerlikleri karşılaştırma

Modelleri ve kuralları birleştirme

Desenlerde hata ayıklama (1)

Desenleri hata ayıklama (2)

Verimli ifade eşleştirme

Ülkeleri ve ilişkileri çıkarmak

Bölümü Başlat

3

İşleme Boru Hatları

Bu bölüm, spaCy'nin işleme boru hattı hakkında bilmen gereken her şeyi gösterecek. Bir metni işlerken kaputun altında neler olduğunu, kendi bileşenlerini nasıl yazıp boru hattına ekleyeceğini ve belgelere (documents), aralıklara (spans) ve belirteçlere (tokens) kendi meta verilerini eklemek için özel öznitelikleri nasıl kullanacağını öğreneceksin.

İşleme ardışık düzenleri

nlp'yi çağırdığında ne olur?

İşlem hattını inceleme

Özel boru hattı bileşenleri

Özel bileşenler için kullanım alanları

Basit bileşenler

Karmaşık bileşenler

Genişletme öznitelikleri

Uzantı özniteliklerini ayarlama (1)

Genişletme özniteliklerini ayarlama (2)

Varlıklar ve genişletmeler

Eklentili bileşenler

Ölçekleme ve performans

Akışları işleme

Bağlamla verileri işleme

Seçmeli işleme

Bölümü Başlat

4

Bir sinir ağı modeli eğitme

Bu bölümde, spaCy'nin istatistiksel modellerini kullanım senaryona uyarlamak için nasıl güncelleyeceğini öğreneceksin – örneğin, çevrimiçi yorumlarda yeni bir varlık türünü tahmin etmek için. Baştan kendi eğitim döngünü yazacak, eğitimin temel mantığını anlayacak ve özel NLP projelerini daha başarılı kılabilecek ipuçları ve püf noktalarını öğreneceksin.

Modelleri eğitme ve güncelleme

Eğitimin amacı

Eğitim verisi oluşturma (1)

Eğitim verisi oluşturma (2)

Eğitim döngüsü

Boru hattını kurma

Bir eğitim döngüsü oluşturma

Modeli keşfetmek

Eğitim için en iyi uygulamalar

İyi veri vs. kötü veri

Birden çok etiketle eğitim

Bölümü Başlat

spaCy ile İleri Düzey NLP

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve spaCy ile İleri Düzey NLP eğitimine başlayın!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.