Обработка естественного языка на Python: создание практических инструментов анализа текста

Текстовые данные находятся везде, от электронной почты и сообщений в социальных сетях до отзывов и статей клиентов. Изучение программного анализа, очистки и извлечения смысла из этого текста является одним из самых ценных навыков в современной науке данных. Этот курс, ориентированный на текст, проведет вас через основные концепции обработки естественного языка (NLP) с использованием Python, переходя от понимания того, как компьютеры представляют текст, к написанию чистого, исполняемого кода, который решает задачи реального мира. Что вы узнаете: - Понять основные термины НЛП, включая токенизацию, стоп-слова и нормализацию текста. - Создать классификатор обнаружения спама с использованием классических методов машинного обучения и векторизации текста. - Анализ текста настроения программно определить, если отзывы клиентов или социальных медиа сообщения являются положительными или отрицательными. - Применять языковые модели символьного уровня и марковские цепи для решения задач расшифровки текста. - Исследовать латентный семантический анализ для извлечения основных тем и тем из больших коллекций документов. - Реализация современных рабочих процессов НЛП с использованием современных библиотечных конвейеров и чистого форматирования кода Python. Курс начинается с основных понятий обработки текста, а затем шаг за шагом проходит через практические сценарии кодирования. Вы будете читать концептуальные объяснения, изучать структурированные фрагменты кода и выполнять практические письменные упражнения, чтобы укрепить свое понимание каждого алгоритма. Разработанный специально для начинающих разработчиков Python и начинающих ученых данных, этот курс не требует предварительных знаний по НЛП или продвинутой математике. Начните свое путешествие в обработку языка и раскройте силу текстовых данных сегодня.