Fondamenti di elaborazione del linguaggio naturale con Python

I dati di testo vengono generati su una scala incredibile ogni giorno, ma dare un senso a questo richiede competenze specializzate.Questo corso ti guida attraverso i flussi di lavoro essenziali del Natural Language Processing, consentendoti di trasformare il testo grezzo in intelligenza utilizzabile. Inizierai padroneggiando la terminologia di base e i concetti di base della linguistica prima di applicarli a scenari del mondo reale. Attraverso spiegazioni scritte ed esempi di codice, imparerai a costruire sistemi in grado di classificare i messaggi, rilevare il sentimento e comprendere la struttura del linguaggio umano. Alla fine di questo corso, sarete in grado di elaborare testo non strutturato e prepararlo per l'analisi computazionale avanzata. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di NLP tra cui tokenizzazione, tagging di parti del discorso e riconoscimento di entità denominate - Applicare tecniche di preelaborazione del testo utilizzando potenti librerie come NLTK e Spacy - Costruire e valutare modelli di apprendimento automatico per la classificazione del testo e l'analisi del sentimento - Pratica la conversione del testo in rappresentazioni numeriche utilizzando la vettorializzazione e l'incorporamento di parole - Esplora i moderni sviluppi nel campo, tra cui architetture di trasformatori e basi di modelli di linguaggio di grandi dimensioni - Implementare la corrispondenza dei modelli e le espressioni regolari per estrarre dati specifici dai documenti Il curriculum inizia con i blocchi di costruzione dell'analisi del testo e progredisce in argomenti pratici come l'integrazione Scikit-Learn e i modelli di modelli di linguaggio moderni. Questo corso è perfetto per principianti e aspiranti scienziati dei dati che cercano un percorso chiaro e basato sul testo nel mondo della tecnologia linguistica. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con NLP, anche se è consigliata una conoscenza di base di Python.