Nhập môn Natural Language Processing bằng Python

Chương này sẽ giới thiệu bạn với nhận diện chủ đề, có thể áp dụng cho bất kỳ văn bản nào bắt gặp trong thực tế. Sử dụng các mô hình NLP cơ bản, bạn sẽ xác định chủ đề từ văn bản dựa trên tần suất thuật ngữ. Bạn sẽ thử nghiệm và so sánh hai phương pháp đơn giản: bag-of-words và Tf-idf bằng NLTK, cùng thư viện mới là Gensim.

Chương này giới thiệu một chủ đề nâng cao hơn: nhận dạng thực thể có tên. Bạn sẽ học cách xác định ai, cái gì và ở đâu trong văn bản bằng các mô hình được huấn luyện sẵn cho cả tiếng Anh và không phải tiếng Anh. Bạn cũng sẽ học cách dùng thêm các thư viện mới, polyglot và spaCy, để bổ sung vào bộ công cụ NLP của mình.

Bạn sẽ áp dụng các kiến thức cơ bản đã học cùng với một chút supervised Machine Learning để xây dựng bộ phát hiện "tin giả". Bạn sẽ bắt đầu bằng những nguyên lý của supervised Machine Learning, sau đó chọn một vài đặc trưng quan trọng và kiểm thử các ý tưởng để nhận diện và phân loại các bài báo tin giả.