Build your ultimate AI agent
课程介绍
构建扎实的 NLP 基础
释放自然语言处理（NLP）的强大力量，将您的文本分析技能提升到新水平！这门课程将为您提供处理、分析并从文本数据中提取洞见的必备工具。 从文本处理基础开始，涵盖从分词到通过移除停用词、标点符号，以及应用词形还原和词干提取来清洗和规范化文本，以提升文本一致性。从文本中提取有意义的特征
超越原始文本，将其转换为数值表示！探索词袋表示，深入了解 TF-IDF 向量化，并利用 Word2Vec 和 GloVe 等强大的词嵌入来捕捉词语之间的语义关系。使用 AI 对文本进行分类和生成
利用 Hugging Face pipelines，释放最先进的 transformer 模型的强大能力。 学习如何使用各种模型进行情感分析、内容分类、问答关系分析、语法可接受性评估以及文本生成。 探索命名实体识别（NER）、词性（PoS）标注、文本摘要和翻译，扩展您的 NLP 工具包。掌握关键的 NLP 库
在本课程结束时，您将扎实掌握 NLP 基础知识，并获得使用 nltk、sklearn、gensim 和 Hugging Face 的 transformers 等关键库的实战经验。 今天就开启你的学习之旅，改变你与文本数据的互动方式！先修要求
课程大纲
课程大纲
1
文本处理基础
学习自然语言处理（NLP）中的文本处理要点。掌握分词、停用词与标点去除等技术，并通过小写化、词干提取、词形还原等归一化方法，为后续分析与洞见提取做好准备。
2
从文本中提取特征
将原始文本转化为强大的数值特征。构建词袋（Bag-of-Words）与 TF-IDF 表示，以捕捉词语在文档间的重要性；进一步探索 Word2Vec、GloVe 等词向量嵌入，揭示更深层的语义模式。通过可视化词频、相关性与相似度，让您的文本数据"动"起来。
3
使用 Hugging Face 进行文本分类
利用预训练模型完成高级文本分类任务。使用 Hugging Face 的 pipelines 进行情感分析、主题分类与自然语言推断。借助最先进的模型评估语义相似度与语法正确性，而无需从零开始构建模型。
4
标注与文本生成
深入现代 NLP 应用的核心：标注与文本生成。学习使用命名实体识别（NER）与词性标注（PoS）抽取关键信息与语法结构。掌握抽取式与生成式问答，并通过 Hugging Face 的 pipelines 探索摘要、翻译与语言建模等高级生成任务。
Python 中的自然语言处理（NLP）
课程完成
