Classificazione del Testo con spaCy e Keras

I dati testuali sono ovunque, ma trasformare la prosa grezza in approfondimenti strutturati richiede strumenti specializzati. Questo corso ti insegna come combinare la pre-elaborazione del testo di livello industriale di spaCy con la potenza del deep learning di Keras per costruire modelli di classificazione del testo robusti. Inizierai con i concetti fondamentali dell'elaborazione del linguaggio naturale, imparando come pulire il testo, tokenizzare le parole e preparare i set di dati per gli algoritmi di machine learning. Successivamente, scoprirai come convertire il testo in rappresentazioni numeriche, costruire reti neurali e valutare le prestazioni del tuo modello su set di dati reali. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali di NLP come tokenizzazione, lemmatizzazione e rimozione delle stop-word; Convertire il testo grezzo in rappresentazioni vettoriali dense utilizzando word embedding pre-addestrati; Costruire e compilare reti neurali feedforward e ricorrenti in Keras; Addestrare modelli di classificazione del testo per categorizzare sentiment, argomenti o spam; Valutare le prestazioni della classificazione utilizzando le metriche di precisione, recall e F1-score; Applicare le moderne migliori pratiche per strutturare le pipeline di machine learning. Il corso inizia con la terminologia essenziale e i fondamenti dell'elaborazione del testo prima di guidarti passo dopo passo attraverso la progettazione, l'addestramento e il test dei tuoi modelli di classificazione. Questo corso è pensato per principianti che hanno una conoscenza di base di Python e desiderano entrare nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale. Inizia oggi stesso a costruire il tuo primo classificatore di testo deep learning.