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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
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.
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.
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.
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.
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