Инструменты обработки естественного языка в Python

Чему вы научитесь

  • Понять концепции обработки естественного языка и их реализацию в коде
  • Изучите инструменты для извлечения данных из текстовых файлов, PDF, API и т. Д.
  • Очистка и предварительная обработка текста для проектов НЛП
  • Стилометрия в Python
  • Анализ настроений с помощью TextBlob, Vader, Flair, машинного обучения и др.
  • Извлечение ключевых слов с помощью Yake, Rake, Textrank и Spacy
  • Создавайте приложения NLP, например редактирование документов, классификацию текста, анализ тональности, стилометрию, указание автора и т. Д.
  • Изучите различные инструменты, используемые в сквозном проекте НЛП
  • NLP с Spacy, Flair, TextBlob, NLTK и т. Д.

Описание

Вы знаете, что в мире существует более 7000 человеческих языков? Возможно ли вообще дать машинам и компьютерам возможность понимать и обрабатывать эти человеческие языки? В этом курсе мы будем изучать концепцию и инструменты для обработки человеческого (естественного) языка в Python.

Следовательно, если вас интересуют проекты обработки естественного языка и вам интересно, как работает анализ тональности, классификация текста, резюмирование и несколько задач НЛП? Тогда этот курс для вас.

Обработка естественного языка - захватывающая область науки о данных, но есть много вещей, которым нужно научиться, чтобы не отставать. Новые концепции и инструменты появляются каждый день. Так как же ты успеваешь?

В этом курсе « Потрясающие инструменты обработки естественного языка в Python» мы познакомим вас с более чем 15+ инструментами, которые вам необходимо знать при выполнении проекта НЛП в формате рабочего процесса.

Инструменты и технологии постоянно меняются, но рабочие процессы и системы остаются на долгое время, поэтому мы сосредоточимся на рабочем процессе и инструментах, необходимых для каждого из них. Курс подходит к обработке естественного языка с точки зрения использования рабочего процесса или простого жизненного цикла проекта НЛП.

По окончании этого увлекательного курса вы сможете:

  • Получение текстовых данных из большинства документов (docx, txt, pdf, csv), веб-сайтов и т. Д.
     
  • Очистите и предварительно обработайте неструктурированные текстовые данные с помощью нескольких инструментов, таких как NeatText, Ftfy, Regex и т. Д.
     
  • Понять, как работает токенизация и почему токенизация важна в NLP
     
  • Выполните стилометрию в Python для идентификации и проверки авторов
     
  • НЛП с помощью Spacy, TextBlob, Flair и NLTK
     
  • Узнайте, как выполнять классификацию текста с помощью машинного обучения, трансформаторов, TextBlob, Flair и т. Д.
     
  • Создайте отличные приложения для НЛП с помощью Streamlit
     
  • Выполните анализ настроений с нуля и с помощью нескольких пакетов НЛП
     
  • Создание функций из текстовых данных - Word2Vec, FastText, Tfidf
     
  • И многое другое

Этот всеобъемлющий курс фокусируется не только на различных инструментах, которые могут быть полезны на каждом этапе сквозного проекта НЛП, но также на том, как они работают и как создавать простые функции с нуля для вашей задачи.

Советы по прохождению курса

  • Пожалуйста, пишите или кодируйте вместе с нами, не просто смотрите, это улучшит ваше понимание.
     
  • Вы можете регулировать скорость и звук видео по своему усмотрению, предпочтительно на -0,75x, если скорость для вас слишком высока.
     
  • Предлагаемые предварительные условия - понимание Python.
     
  • Этот курс НЕ является « Теоретическим введением в НЛП» или «Продвинутыми концепциями в НЛП», хотя мы изо всех сил стараемся охватить некоторые концепции для новичков и профессионалов. Скорее, речь идет об инструментах, используемых для рабочего процесса проекта НЛП.