Learn the essentials of text processing in Natural Language Processing (NLP). Master techniques such as tokenization, stop word and punctuation removal, and text normalization with lowercasing, stemming, and lemmatization to prepare text data for further analysis and insight extraction.

Introduction to natural language processing

Sentence and word tokenization

NLP workflow

Stop words and punctuation handling

Removing stop words

Removing punctuation

Text normalization techniques

Lowercasing

Stemming

Lemmatization

Text Processing Fundamentals

Transform raw text into powerful numerical features. Create Bag-of-Words and TF-IDF representations to capture word importance across documents, then explore word embeddings like Word2Vec and GloVe to uncover deep semantic patterns. Visualize frequency, relevance, and similarity to bring your text data to life.

Bag-of-Words representation

Building vocabulary from customer reviews

Transforming text to numbers with BoW

Frequency analysis of product reviews

Visualizing word frequencies

TF-IDF vectorization

TF-IDF representation of product feedback

Comparing BoW and TF-IDF representations

Embeddings

Exploring word relationships with embeddings

Visualizing and comparing word embeddings

Feature Extraction from Text

Harness the power of pre-trained models to perform advanced text classification tasks. Use Hugging Face pipelines for sentiment analysis, topic classification, and natural language inference. Evaluate semantic similarity and grammatical correctness with state-of-the-art models, all without building anything from scratch.

Pipeline Hugging Face untuk analisis sentimen

Menganalisis sentimen sebuah ulasan

Klasifikasi batch untuk beberapa ulasan

Membandingkan model pada data ulasan berlabel

Klasifikasi zero-shot dan QNLI

Klasifikasi zero-shot untuk tiket dukungan

Apakah teks tersebut menjawab pertanyaannya?

Kemiripan pertanyaan dan ketepatan tata bahasa

Mendeteksi pertanyaan duplikat

Memeriksa ketepatan tata bahasa

Text Classification with Hugging Face

Dive into the core of modern NLP applications with token classification and text generation techniques. Learn to extract meaningful entities and grammatical structures using NER and PoS tagging. Master both extractive and abstractive question answering, and explore advanced generation tasks including summarization, translation, and language modeling using Hugging Face pipelines.

Token classification

Identifying named entities in news headlines

Part of Speech tagging for text analysis

Question answering

Answering questions from product descriptions

Generating natural answers with abstractive QA

Sequence generation tasks

Summarizing news articles for quick insights

Translating customer reviews to French

Building a search completion system

Congratulations

Token Classification and Text Generation

product_reviews.csv

Manfaatkan kekuatan Natural Language Processing (NLP) dan tingkatkan keterampilan analisis teks Anda! Kursus ini membekali Anda dengan alat penting untuk memproses, menganalisis, dan mengekstrak wawasan dari data teks. Mulai dari dasar pemrosesan teks seperti tokenization, lemmatization, dan stemming, hingga mengekstraksi fitur numerik bermakna dari teks menggunakan bag-of-words (BoW), TF-IDF, dan embeddings. Terakhir, manfaatkan model transformer mutakhir dengan Hugging Face. Lakukan analisis sentimen, klasifikasi konten, analisis hubungan pertanyaan–jawaban, penilaian keberterimaan gramatikal, dan generasi teks menggunakan model terkini.

<h2>Bangun Dasar NLP yang Kuat </h2>Manfaatkan kekuatan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dan tingkatkan keterampilan analisis teks Anda ke level berikutnya! Kursus ini membekali Anda dengan alat-alat penting untuk memproses, menganalisis, dan mengekstrak wawasan dari data teks. Mulailah dengan dasar-dasar pemrosesan teks, mulai dari tokenisasi hingga pembersihan dan normalisasi teks dengan menghapus kata-kata stop, tanda baca, serta menerapkan lemmatisasi dan stemming untuk meningkatkan konsistensi teks.<br><br><h2>Mengekstrak Fitur Berarti dari Teks</h2>Melampaui teks mentah dan ubah menjadi representasi numerik! Jelajahi representasi Bag-of-Words, pelajari vektorisasi TF-IDF, dan manfaatkan word embeddings yang kuat seperti Word2Vec dan GloVe untuk menangkap hubungan semantik antara kata-kata.<br><br><h2>Klasifikasi dan Generasi Teks dengan Kecerdasan Buatan (AI)</h2>Manfaatkan kekuatan model transformator terkini menggunakan pipeline Hugging Face. Pelajari cara melakukan analisis sentimen, mengklasifikasikan konten, menganalisis hubungan pertanyaan-jawaban, mengevaluasi kelayakan tata bahasa, dan menghasilkan teks menggunakan berbagai model. Jelajahi Pengenalan Entitas Bernama (NER), Penandaan Bagian Kata (PoS), ringkasan teks, dan terjemahan untuk memperluas toolkit NLP Anda.<br><br><h2>Perpustakaan NLP utama</h2>Pada akhir kursus ini, Anda akan memiliki pemahaman yang kuat tentang dasar-dasar NLP dan pengalaman praktis dengan perpustakaan-perpustakaan utama seperti nltk, sklearn, gensim, dan transformers dari Hugging Face. Mulailah perjalanan Anda hari ini dan ubah cara Anda berinteraksi dengan data teks!

Python Toolbox

Kuasi analisis teks dengan teknik NLP dari praproses hingga model transformer canggih.

Natural Language Processing (NLP) in Python

Kuasai analisis teks dengan teknik NLP esensial, mulai dari prapemrosesan hingga model transformer canggih. 

Ilmuwan Pembelajaran Mesin dalam Python

Pemrosesan Bahasa Alami dalam Python

Machine Learning Engineer

Kemiripan pertanyaan dan ketepatan gramatikal

Kemiripan pertanyaan

Pipeline QQP

Menilai ketepatan tata bahasa

Pipeline CoLA

Ayo berlatih!

Text Classification with Hugging Face - Kemiripan pertanyaan dan ketepatan tata bahasa

Kemiripan pertanyaan dan ketepatan tata bahasa

Create Your Free Account