Xử lý văn bản và học máy: phân loại và phát hiện lặp lại

Dữ liệu văn bản không cấu trúc có ở khắp nơi, từ phản hồi của khách hàng và vé hỗ trợ cho đến mô tả sản phẩm và tin tức. Trong khóa học viết thực tế này, bạn sẽ phát triển kỹ năng để chuyển đổi văn bản thô thành các tính năng có cấu trúc, phân loại tài liệu chính xác, nhóm nội dung liên quan và xác định các bản ghi gần như trùng lặp. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách học các khái niệm xử lý văn bản cơ bản và các bước chuẩn hóa trước khi tiến hành phân loại giám sát, nhóm không giám thị và các phương pháp phát hiện lặp hiện đại. Bạn sẽ học được: - Hiểu các thuật ngữ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tokenization, và các nền tảng dọn dẹp văn bản. - Chuyển đổi văn bản thành biểu diễn số bằng TF- IDF và nhúng vector hiện đại. - Luyện tập thuật toán học máy để thực hiện phân loại tài liệu đáng tin cậy. - Apply clustering techniques to automatically discover topics and patterns in text collections. - Thực hiện trùng khớp mờ và phân tích nhạy cảm địa phương để phát hiện văn bản gần như trùng lặp hiệu quả. - Đánh giá hiệu suất mô hình sử dụng các thước đo tiêu chuẩn cho các nhiệm vụ xử lý văn bản. Bắt đầu với định nghĩa chính và các khái niệm xử lý trước văn bản, tài liệu hướng dẫn bạn từng bước qua việc trích xuất tính năng, các luồng công việc phân loại, các chiến lược nhóm, và các kỹ thuật phát hiện lặp lại. Được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu và nhà phát triển mới, khóa học này không yêu cầu kinh nghiệm xử lí ngôn ngữ tự nhiên trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng kỹ năng phân tích văn bản thực tế.