Практическая обработка естественного языка с помощью проектов Python

Текстовые данные есть везде, но превращение необработанного человеческого языка в структурированные, практические знания является одним из самых ценных навыков в современных технологиях. Этот курс пошагово провождает вас через процесс анализа, очистки и моделирования текстовых данных с использованием практических, письменных проектов. Работая с реальными сценариями, вы пройдете путь от понимания основных методов работы с текстом до внедрения современных моделей машинного обучения для решения языковых задач. Вы приобретете уверенность в способности извлекать смысл из статей, социальных сетей и отзывов клиентов, что подготовит вас к фундаментальным ролям в области науки о данных и разработки искусственного интеллекта. Что вы узнаете: - Понять основные понятия лингвистики, токенизации и предварительной обработки текста. - Очистить и подготовить необработанные текстовые данные с использованием стандартных библиотек Python. - Создание классификационных моделей для проведения анализа настроений по отзывам клиентов. - Применять методы тематического моделирования для автоматической классификации больших коллекций документов. - Изучить современные модели трансформаторов и основные векторные вложения для семанического поиска. - Практика инженерии особенностей с использованием таких методов, как TF-IDF и вставка слов. Курс начинается с основ терминологии и основных методов предварительной обработки текста, а затем переходит к моделям машинного обучения с наблюдением и без наблюдения. Вы прочитаете подробные объяснения, проанализируете примеры чистого кода и выполните письменные упражнения, предназначенные для укрепления вашего практического понимания рабочих процессов НЛП. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, разработчиков программного обеспечения и аналитических мыслителей, которые впервые используют НЛП. Базовое знание программирования Python полезно, но предварительное знание машинного обучения или лингвистики не требуется. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть потенциал текстовых данных и создать свои первые приложения для обработки естественного языка.