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.

Introduzione all'elaborazione del linguaggio naturale

Tokenizzazione di frasi e parole

Flusso di lavoro NLP

Gestione delle stop word e della punteggiatura

Rimozione delle stop words

Rimozione della punteggiatura

Tecniche di normalizzazione del testo

Conversione in minuscolo

Stemming

Lemmatizzazione

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.

Hugging Face pipelines for sentiment analysis

Analyzing the sentiment of a review

Batch classifying multiple reviews

Comparing models on labeled review data

Zero-shot classification and QNLI

Zero-shot classification of support tickets

Does the text answer the question?

Question similarity and grammatical correctness

Detecting duplicate questions

Checking grammatical correctness

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

Sprigiona tutto il potenziale del Natural Language Processing (NLP) e porta al livello successivo le tue competenze di analisi del testo! In questo corso troverai gli strumenti essenziali per elaborare, analizzare ed estrarre insight dai dati testuali. Parti dalle basi dell’elaborazione del testo, come tokenization, lemmatization e stemming, fino all’estrazione di caratteristiche numeriche significative tramite bag-of-words (BoW), TF-IDF ed embeddings. Infine, sfrutta la potenza dei modelli transformer all’avanguardia con Hugging Face. Esegui sentiment analysis, classifica contenuti, analizza relazioni domanda-risposta, valuta l’accettabilità grammaticale e genera testo con i modelli più recenti.

<h2>Costruisci una solida base di PNL </h2>Scopri quanto è potente l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e porta le tue abilità di analisi del testo a un livello superiore! Questo corso ti dà gli strumenti essenziali per elaborare, analizzare e capire meglio i dati testuali. Inizia con le basi dell'elaborazione del testo, dalla tokenizzazione alla pulizia e alla normalizzazione del testo, togliendo le parole inutili, la punteggiatura e usando la lemmatizzazione e lo stemming per rendere il testo più coerente.<br><br><h2>Estrai caratteristiche significative dal testo</h2>Non fermarti al testo semplice e trasformalo in numeri! Scopri la rappresentazione Bag-of-Words, immergiti nella vettorizzazione TF-IDF e usa potenti word embedding come Word2Vec e GloVe per cogliere le relazioni semantiche tra le parole.<br><br><h2>Classifica e crea testi con l'AI</h2>Sfrutta la potenza dei modelli di trasformatori all'avanguardia usando le pipeline Hugging Face. Impara a fare analisi del sentiment, classificare i contenuti, analizzare le relazioni domanda-risposta, valutare l'accettabilità grammaticale e creare testi usando vari modelli. Scopri il riconoscimento delle entità denominate (NER), l'assegnazione dei tag delle parti del discorso (PoS), la sintesi dei testi e la traduzione per dare una marcia in più al tuo kit di strumenti NLP.<br><br><h2>Librerie NLP master key</h2>Alla fine di questo corso, avrai una buona conoscenza dei fondamenti dell'NLP e un po' di esperienza pratica con le librerie più importanti come nltk, sklearn, gensim e Hugging Face's transformers. Inizia oggi il tuo viaggio e cambia il modo in cui interagisci con i dati testuali!

Python Toolbox

Padroneggia l'analisi testuale con tecniche NLP essenziali, dal preprocessing ai modelli transformer avanzati.

Natural Language Processing (NLP) in Python

Impara a gestire l'analisi del testo con le tecniche essenziali di NLP, dalla pre-elaborazione ai modelli avanzati di trasformatori. 

Gestione delle stop word e della punteggiatura

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