After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
NLP için endüstri standardı olan spaCy ile tanışın
Bu kursta, hızla büyüyen endüstri standardı bir kütüphane olan spaCy'yi kullanarak tokenizasyon, cümle segmentasyonu, ayrıştırma ve adlandırılmış varlık tanıma gibi çeşitli doğal dil işleme görevlerini nasıl gerçekleştireceğinizi öğreneceksiniz. spaCy, çok çeşitli doğal dil işleme görevlerinde güçlü, kullanımı kolay ve üretime hazır özellikler sunar.spaCy'nin Temel İşlemlerini Öğrenin
İlk olarak spaCy'nin temel işlemlerini ve bunları metinleri ayrıştırmak ve yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarmak için nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Ardından, Doc, Span ve Token gibi spaCy sınıflarıyla çalışacak ve kelime vektörlerini hesaplamak ve anlamsal benzerliği tahmin etmek için farklı spaCy bileşenlerini nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.SpaCy Modellerini Eğitin ve Desen Eşleştirme Hakkında Bilgi Edinin
Yapılandırılmamış verilerden EntityRuler, Matcher ve PhraseMatcher kullanarak verilen terimleri ve ifadeleri çıkarmak için basit ve karmaşık eşleştirme kalıpları yazma alıştırması yapacaksınız. Ayrıca, özel boru hattı bileşenleri oluşturmayı ve eğitim/değerlendirme verileri oluşturmayı da öğreneceksiniz. Buradan, spaCy modellerini eğitmeye ve bunları çıkarım için nasıl kullanacağınıza dalacaksınız. Kurs boyunca, gerçek dünya örnekleri üzerinde çalışacak ve kendi NLP projelerinizde spaCy kullanımı konusundaki bilgilerinizi pekiştireceksiniz.Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
NLP ve spaCy’ye Giriş
Bu bölümde seni NLP’ye ve adlandırılmış varlık tanıma ile yapay zekâ destekli sohbet botları gibi bazı kullanım alanlarına girişle tanıştıracağız. Güçlü spaCy kütüphanesini kullanarak tokenizasyon, cümle bölütleme, POS etiketleme ve adlandırılmış varlık tanıma gibi çeşitli doğal dil işleme görevlerini nasıl yapacağını öğreneceksin.
- Doğal Dil İşleme (NLP) temelleri50 XP
- spaCy'de Doc kapsayıcısı100 XP
- NER kullanım durumu50 XP
- spaCy ile Tokenization100 XP
- spaCy temelleri50 XP
- Bir spaCy işlem hattını çalıştırma100 XP
- spaCy ile Lemmatization100 XP
- spaCy ile cümle bölütleme100 XP
- spaCy’de dilbilimsel özellikler50 XP
- spaCy ile POS etiketleme100 XP
- spaCy ile NER100 XP
- spaCy ile metin işleme100 XP
2
spaCy Dilbilimsel Açıklamalar ve Sözcük Vektörleri
Dilbilimsel özellikler, sözcük vektörleri, anlamsal benzerlik, benzetimler ve vektör işlemleri hakkında bilgi edin. Bu bölümde spaCy’yi kullanarak sözcük vektörlerini nasıl çıkaracağını, belirli bir konuya ilgili metinleri nasıl kategorize edeceğini ve bir derlemden ya da spaCy model söz varlığından verilen kelimelere anlamsal olarak benzer terimleri nasıl bulacağını keşfedeceksin.
3
spaCy ile Veri Analizi
spaCy işlem hattı bileşenlerine, yeni bir bileşenin nasıl ekleneceğine ve NLP işlem hattının nasıl analiz edileceğine alış. Ayrıca spaCy’deki EntityRuler, Matcher ve PhraseMatcher sınıfları ile Python’un RegEx paketi kullanılarak kural tabanlı bilgi çıkarımına yönelik birden çok yaklaşımı öğreneceksin.
4
spaCy Modellerini Özelleştirme
spaCy modellerinin başarısız olabileceği çeşitli gerçek dünya kullanım durumlarını keşfet ve model performansını artırmak için onları nasıl daha ileri eğiteceğini öğren. spaCy eğitim adımlarına giriş yapacak, mevcut bir spaCy modelini ya da sıfırdan bir modeli nasıl eğiteceğini ve modeli çıkarım zamanında nasıl değerlendireceğini anlayacaksın.
spaCy ile Natural Language Processing
Kurs
Tamamlandı
