Elaborazione di testi e apprendimento automatico: classificazione e rilevamento dei duplicati

I dati di testo non strutturati sono ovunque, dai feedback dei clienti e i ticket di assistenza alle descrizioni dei prodotti e ai news feed. In questo corso pratico scritto, svilupperai le abilità per trasformare il testo grezzo in funzionalità strutturate, categorizzare i documenti in modo accurato, raggruppare i contenuti correlati e identificare i record quasi duplicati. Inizierai imparando i concetti fondamentali di elaborazione del testo e i passaggi di normalizzazione prima di passare alla classificazione supervisionata, al clustering non supervisionato e ai moderni metodi di rilevamento dei duplicati. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia essenziale di elaborazione del linguaggio naturale, la tokenizzazione e i fondamenti della pulizia del testo. - Convertire il testo in rappresentazioni numeriche utilizzando TF-IDF e moderni embedding vettoriali. - Allena gli algoritmi di apprendimento automatico per eseguire una classificazione affidabile dei documenti. - Applicare tecniche di clustering per scoprire automaticamente argomenti e modelli nelle raccolte di testo. - Implementare la corrispondenza fuzzy e l'hashing sensibile alla località per rilevare in modo efficiente i testi quasi duplicati. - Valuta le prestazioni del modello utilizzando metriche standard per le attività di elaborazione del testo. A partire da definizioni chiave e concetti di preelaborazione del testo, il materiale ti guida passo dopo passo attraverso l'estrazione di funzionalità, i flussi di lavoro di classificazione, le strategie di clustering e le tecniche di rilevamento duplicati.Progettato per analisti e sviluppatori di dati principianti, questo corso non richiede alcuna esperienza precedente di elaborazione del linguaggio naturale. Inizia a leggere oggi per costruire abilità pratiche di analisi del testo.