Postup zpracování v NLP

NLP umožňuje počítačům rozumět lidskému jazyku, interpretovat ho a generovat vlastní text. Tento proces se skládá z několika klíčových kroků, které transformují surový text na smysluplné poznatky.

Seřaď kroky postupu NLP ve správném pořadí a zjisti, jak stroje zpracovávají jazyk.

Toto cvičení je součástí kurzu

Zpracování přirozeného jazyka (NLP) v Pythonu

Interaktivní praktické cvičení

Proměňte teorii v praxi s jedním z našich interaktivních cvičení

Začít cvičení

Toto cvičení je součástí kurzu

Zpracování přirozeného jazyka (NLP) v Pythonu

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.9+

Začněte kurz zdarma

Nauč se základy zpracování textu v oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP). Zvládneš techniky jako tokenizace, odstraňování stop slov a interpunkce a normalizace textu pomocí převodu na malá písmena, stemmingu a lemmatizace – vše pro přípravu textových dat k další analýze a získávání poznatků.

Exercise 1: Úvod do zpracování přirozeného jazyka Exercise 2: Tokenizace vět a slov Exercise 3: Postup zpracování v NLP

Aktuální cvičení

Exercise 4: Zpracování stop slov a interpunkce Exercise 5: Odstranění stop slov Exercise 6: Odstranění interpunkce Exercise 7: Techniky normalizace textu Exercise 8: Převod na malá písmena Exercise 9: Stemming Exercise 10: Lemmatizace

Přeměň surový text na výkonné numerické příznaky. Vytvoř reprezentace bag-of-words a TF-IDF pro zachycení důležitosti slov napříč dokumenty, a poté prozkoumej word embeddingy jako Word2Vec a GloVe k odhalení hlubokých sémantických vzorů. Vizualizuj frekvenci, relevanci a podobnost, aby tvá textová data ožila.

Exercise 1: Reprezentace Bag-of-Words Exercise 2: Sestavení slovníku z recenzí zákazníků Exercise 3: Převod textu na čísla pomocí BoW Exercise 4: Frekvenční analýza recenzí produktů Exercise 5: Vizualizace frekvencí slov Exercise 6: TF-IDF vektorizace Exercise 7: TF-IDF reprezentace zpětné vazby k produktům Exercise 8: Porovnání reprezentací BoW a TF-IDF Exercise 9: Embeddings Exercise 10: Zkoumání vztahů mezi slovy pomocí embeddingů Exercise 11: Vizualizace a porovnání word embeddings

Využij sílu předtrénovaných modelů k pokročilým úlohám klasifikace textu. Pomocí Hugging Face pipeline provedeš analýzu sentimentu, klasifikaci témat a inferenci v přirozeném jazyce. Vyhodnotíš sémantickou podobnost a gramatickou správnost pomocí nejmodernějších modelů – a to vše bez nutnosti budovat cokoliv od nuly.

Exercise 1: Hugging Face pipelines pro analýzu sentimentu Exercise 2: Analýza sentimentu recenze Exercise 3: Hromadná klasifikace více recenzí Exercise 4: Porovnání modelů na označených datech recenzí Exercise 5: Zero-shot klasifikace a QNLI Exercise 6: Zero-shot klasifikace zákaznických tiketů Exercise 7: Odpovídá text na otázku?Exercise 8: Podobnost otázek a gramatická správnost Exercise 9: Detekce duplicitních otázek Exercise 10: Kontrola gramatické správnosti

Ponoř se do jádra moderních NLP aplikací s technikami klasifikace tokenů a generování textu. Nauč se extrahovat smysluplné entity a gramatické struktury pomocí NER a PoS taggingu. Zvládneš jak extraktivní, tak abstraktivní zodpovídání otázek a prozkoumáš pokročilé generativní úlohy včetně sumarizace, překladu a jazykového modelování pomocí Hugging Face pipeline.

Exercise 1: Klasifikace tokenů Exercise 2: Rozpoznávání pojmenovaných entit v novinových titulcích Exercise 3: Tagování slovních druhů pro analýzu textu Exercise 4: Otázky a odpovědi Exercise 5: Odpovídání na otázky z popisů produktů Exercise 6: Generování přirozených odpovědí pomocí abstraktivní QA Exercise 7: Úlohy generování sekvencí Exercise 8: Shrnutí zpravodajských článků pro rychlý přehled Exercise 9: Překlad zákaznických recenzí do francouzštiny Exercise 10: Vytváření systému pro doplňování vyhledávání Exercise 11: Gratulujeme!