Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khai thác văn bản bằng Python

Dữ liệu văn bản không cấu trúc có ở khắp nơi, từ đánh giá khách hàng đến các bài đăng trên mạng xã hội, nhưng để trích xuất những thông tin có ý nghĩa từ nó cần phải có những kỹ thuật chuyên biệt. Bạn sẽ chuyển từ đọc văn bản thô sang xây dựng các chương trình có thể tự động làm sạch văn bản, phân tích cảm xúc, và phân loại tài liệu. Bằng cách hiểu các khái niệm cơ bản của xử lý ngôn ngữ và làm việc thông qua các ví dụ viết thực tế, bạn sẽ có được các kỹ năng cần thiết để xử lí trước dữ liệu không cấu trúc và áp dụng các mô hình học máy cho các nhiệm vụ phân tích văn bản thế giới thực. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm NLP cốt lõi, kỹ thuật xử lý trước văn bản, và tokenization - Sạch và chuẩn hóa dữ liệu văn bản không cấu trúc bằng NLTK và thư viện hiện đại như spaCy - Ứng dụng kỹ thuật phân tích cảm xúc để xác định giọng điệu cảm xú c của văn bản viết - Phân loại và xếp loại tài liệu bằng thuật toán học máy và vector hóa - Tìm hiểu các mô hình NLP hiện đại, bao gồm các từ ngữ và các nền tảng của các mô mẫu ngôn ngữ - Luyện tập viết mã Python sạch cho các đường ống xử lý văn bản bằng tiêu chuẩn lập trình hiện đại Chuyến đi bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và các nguyên tắc làm sạch văn bản trước khi chuyển sang phân tích cảm xúc và phân loại các luồng công việc. Bạn sẽ tiến hành thông qua các giải thích dựa trên văn bản có cấu trúc và các bước đi bộ mã được thiết kế để xây dựng niềm tin của bạn. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, người đam mê dữ liệu và các nhà phân tích tham vọng muốn học NLP từ đầu mà không cần kinh nghiệm trước đó trong khoa học dữ kiện. Bắt đầu đọc hôm nay để giải phóng sức mạnh của dữ liệu văn bản và xây dựng nền tảng của bạn trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.