Grundlagen der Abhängigkeitsanalyse

Um über die einfache Keyword-Übereinstimmung in der natürlichen Sprachverarbeitung hinauszugehen, müssen Sie zunächst die zugrunde liegende Struktur von Sätzen verstehen. Abhängigkeitsparsing liefert die Karte zu diesen grammatikalischen Beziehungen. Dieser Kurs zeigt Ihnen, wie Sie die Beziehungen zwischen Wörtern in einem Satz programmatisch identifizieren und robuste Systeme für die Informationsextraktion und das semantische Verständnis ermöglichen. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte der Abhängigkeitsgrammatik, einschließlich Köpfe, Abhängige und Beziehungstypen. * Lernen Sie die Grundprinzipien der gängigen Abhängigkeitsparsing-Ansätze (z. B. Übergangsmodelle). * Anwenden moderner Python-Bibliotheken, um Abhängigkeitsparsing an verschiedenen Textdaten effizient durchzuführen. * Üben Sie die Interpretation der Parserausgabe und das Navigieren in Abhängigkeitsbäumen, um aussagekräftige Daten zu extrahieren. * Konfigurieren von Parsing-Ergebnissen für erweiterte nachgelagerte Anwendungen wie Beziehungsextraktion und Wissensgraph-Population. Der Kurs beginnt mit theoretischen Grundlagen und Schlüsselbegriffen und geht schnell in die praktische Anwendung über, indem Code-Snippets gelesen und analysiert werden. Dieser Kurs ist für absolute Anfänger in der natürlichen Sprachverarbeitung konzipiert. Es sind keine Vorkenntnisse im Bereich der linguistischen Analyse erforderlich. Bauen Sie noch heute ein tieferes Verständnis der Sprachstruktur auf.