TF-IDF वेक्टराइज़ेशन

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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Natural Language Processing (NLP)

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4.9+

Natural Language Processing (NLP) में टेक्स्ट प्रोसेसिंग की आवश्यक बातें सीखें। आगे के विश्लेषण और इनसाइट्स के लिए टेक्स्ट को तैयार करने हेतु tokenization, stop words और punctuation हटाने, तथा lowercasing, stemming और lemmatization जैसी normalization तकनीकों में महारत हासिल करें.

Exercise 1: Natural Language Processing का परिचय Exercise 2: वाक्य और शब्द टोकनाइज़ेशन Exercise 3: NLP वर्कफ़्लो Exercise 4: स्टॉप वर्ड्स और विराम-चिह्न हैंडलिंग Exercise 5: Stop words हटाना Exercise 6: Punctuation हटाना Exercise 7: टेक्स्ट नॉर्मलाइज़ेशन तकनीकें Exercise 8: लोअरकेसिंग Exercise 9: Stemming Exercise 10: Lemmatization

कच्चे टेक्स्ट को शक्तिशाली संख्यात्मक फीचर्स में बदलें। दस्तावेज़ों में शब्दों के महत्व को पकड़ने के लिए Bag-of-Words और TF-IDF रिप्रेजेंटेशन्स बनाएँ, फिर Word2Vec और GloVe जैसे word embeddings को एक्सप्लोर करें ताकि गहरे सैमांटिक पैटर्न सामने आएँ। फ़्रीक्वेंसी, प्रासंगिकता और समानता को विज़ुअलाइज़ करें ताकि आपका टेक्स्ट डेटा जीवंत लगे.

Exercise 1: Bag-of-Words निरूपण Exercise 2: कस्टमर रिव्यू से शब्दावली बनाना Exercise 3: BoW के साथ टेक्स्ट को नंबरों में बदलना Exercise 4: प्रोडक्ट रिव्यूज़ का फ़्रीक्वेंसी विश्लेषण Exercise 5: शब्द आवृत्तियों का विज़ुअलाइज़ेशन Exercise 6: TF-IDF वेक्टराइज़ेशन

वर्तमान अभ्यास

Exercise 7: प्रोडक्ट फीडबैक का TF-IDF रिप्रेज़ेंटेशन Exercise 8: BoW और TF-IDF निरूपण की तुलना Exercise 9: Embeddings Exercise 10: Embeddings के साथ शब्द-संबंधों की पड़ताल Exercise 11: शब्द एम्बेडिंग का विज़ुअलाइज़ेशन और तुलना

एडवांस्ड टेक्स्ट क्लासिफिकेशन कार्यों के लिए प्री-ट्रेंड मॉडल्स की ताकत का उपयोग करें। sentiment analysis, topic classification और natural language inference के लिए Hugging Face pipelines अपनाएँ। बिना कुछ शून्य से बनाए, अत्याधुनिक मॉडल्स के साथ सैमांटिक समानता और grammatical correctness का मूल्यांकन करें.

Exercise 1: सेंटिमेंट एनालिसिस के लिए Hugging Face पाइपलाइन्स Exercise 2: किसी रिव्यू की सेंटिमेंट का विश्लेषण Exercise 3: कई रिव्यूज़ को बैच में क्लासिफाई करना Exercise 4: लेबल्ड रिव्यू डेटा पर मॉडलों की तुलना Exercise 5: Zero-shot classification और QNLI Exercise 6: सपोर्ट टिकट्स की ज़ीरो-शॉट क्लासिफिकेशन Exercise 7: क्या यह टेक्स्ट सवाल का जवाब देता है?Exercise 8: प्रश्न समानता और व्याकरणिक शुद्धता Exercise 9: डुप्लिकेट प्रश्नों का पता लगाना Exercise 10: व्याकरणिक शुद्धता जाँचना

टोकन क्लासिफिकेशन और टेक्स्ट जनरेशन तकनीकों के साथ आधुनिक NLP एप्लिकेशन्स के मूल में उतरें। NER और PoS टैगिंग का उपयोग करके अर्थपूर्ण entities और grammatical संरचनाएँ निकालना सीखें। extractive और abstractive दोनों तरह के question answering में महारत पाएँ, और Hugging Face pipelines का उपयोग करके summarization, translation और language modeling समेत एडवांस्ड जनरेशन कार्यों को एक्सप्लोर करें.

Exercise 1: टोकन क्लासिफिकेशन Exercise 2: न्यूज़ हेडलाइनों में named entities पहचानना Exercise 3: टेक्स्ट एनालिसिस के लिए Part of Speech टैगिंग Exercise 4: Question answering Exercise 5: प्रोडक्ट विवरणों से प्रश्नों के उत्तर देना Exercise 6: Abstractive QA के साथ स्वाभाविक उत्तर जनरेट करना Exercise 7: सीक्वेंस जनरेशन टास्क्स Exercise 8: फटाफट समझ के लिए न्यूज़ आर्टिकल्स का सारांश Exercise 9: कस्टमर रिव्यूज़ का फ़्रेंच में अनुवाद Exercise 10: सर्च कम्प्लीशन सिस्टम बनाना Exercise 11: बधाई हो