你會學到什麼?
- 發現如何解決NLP問題，以更好地理解人類語言，並產生更有效的係統
- 使用文本預處理技術(如標記化、詞幹化和詞根化)清洗和準備文本數據
- 使用情感分析對文本進行分析和分類，以確定態度、觀點和情緒等信息
- 理解單詞袋模型，這是一種描述給定文檔中單詞出現情況的文本表示
- 給給定句子中的單詞分配詞性，如名詞、形容詞、動詞等，使用詞性標注
- 使用命名實體識別(NER)識別文本中出現的命名實體並將其分類為預定義的類別
你將獲得的技能
- NLP來解釋和操縱人類語言
- 使用標記化、詞幹化和詞根化預處理文本數據
- 情緒分析，以確定文本是積極的，消極的，還是中性的
- 網絡抓取從網絡中提取數據
- 序列建模來預測出現的字母或單詞
- 文本分析將非結構化文本轉換為結構化文本
本課程涵蓋的主題
什麼是自然語言處理(NLP)?
本模塊深入介紹了自然語言處理(NLP) -計算機理解和生成自然人類語言的研究。您將學習NLP的基本概念和技術，以及語音和文本識別、文本分析和機器翻譯等應用程序。此外，您將發現在NLP中執行的各種任務，NLP的應用程序，以及如何解決NLP問題。此外，您還將了解目前NLP中使用的最新研究、工具和技術。
人工智能中的自然語言處理
該模塊涵蓋了NLP的基礎知識及其在人工智能中的應用，包括情感分析、文本分類和主題建模等。您將學習如何設計係統來解釋和處理自然語言，以及如何在各種任務中應用基本的NLP算法和技術。通過現實世界的例子，您將獲得在該領域的基本概念和最佳實踐的實踐經驗。
情緒分析
了解如何使用NLP技術來識別和量化文本中表達的情緒，以及從這些情緒中發現潛在的見解。了解如何建立NLP模型來檢測語言中的情感，並探索情感分析的最新研究和趨勢。應用涵蓋的概念來解決現實世界的問題，並獲得情感分析的實際經驗。
文本分析
學生將學習使用各種技術和工具來預處理和分析使用Python編程的文本。他們還將應用先進的算法來分析文本的情感，識別文本中的主題，並從非結構化數據中提取見解。
預處理文本數據
了解如何實現文本預處理管道中通常涉及的步驟，例如標記化、停止詞刪除、詞幹和詞根化。此外，了解如何使用正則表達式和文本清洗技術來處理文本數據。最後，研究執行預處理和使用專門的NLP技術之間的關鍵區別。
標記
本模塊將向您介紹NLP中的標記化，包括它是什麼，為什麼它是至關重要的，以及如何使用它來幫助您最大限度地利用NLP係統。您將學習將文本標記化的技術，並探索標記化中使用的一些流行算法。此外，您將能夠創建自己的標記器，並了解如何在NLP應用程序中使用它。最後，您將獲得使用NLTK在Python中標記文本的實際經驗。
停止詞
本模塊將全麵概述NLP中的停止詞，這是文本分析中的一個基本概念，它不會增加句子的意思，也可以從句子中刪除而不改變其意思。您將了解如何從文本數據集中消除停止詞，這將有助於處理更加快速和容易。
詞幹化和詞根化
本模塊涵蓋了詞幹和詞根化的基礎知識，這是NLP中兩種流行的方法，通過減少文本中唯一單詞的數量，使文本處理更容易、更快。它全麵介紹了如何識別和規範化文本中的單詞，為您提供從非結構化數據中提取有價值見解的必要技能。本模塊將向您展示如何使用詞幹和lemmization算法來優化您的NLP分析，縮短和簡化單詞，使它們對數據分析更有用。
單詞袋模型
本模塊向您介紹單詞模型袋，一種文本建模的NLP技術。您將學習如何從文本數據創建此模型，並將其用於各種NLP任務，如文本分類、情感分析和主題建模。在本模塊結束時，您將獲得關於如何跟蹤單詞，忽略語法細節，詞序和其他基本技術的實踐經驗。
網頁抓取
本模塊提供了Web抓取的概述，這是NLP從Web中提取數據的一個基本組件。您將學習如何收集和解析網頁數據，以從網頁和其他在線來源獲得相關信息。
