or
To ćwiczenie jest częścią kursu
Poznaj podstawy przetwarzania tekstu w obszarze przetwarzania języka naturalnego (NLP). Opanuj techniki takie jak tokenizacja, usuwanie stop słów i znaków interpunkcyjnych oraz normalizacja tekstu za pomocą zamiany na małe litery, stemmingu i lematyzacji – po to, aby przygotować dane tekstowe do dalszej analizy i wydobywania wniosków.
Przekształć surowy tekst w użyteczne cechy numeryczne. Twórz reprezentacje bag-of-words i TF-IDF, które oddają wagę poszczególnych słów w dokumentach, a następnie poznaj embeddingi słów, takie jak Word2Vec i GloVe, by odkryć głębokie wzorce semantyczne. Wizualizuj częstotliwość, istotność i podobieństwo, aby nadać swoim danym tekstowym nowy wymiar.
Wykorzystaj wytrenowane modele do zaawansowanych zadań klasyfikacji tekstu. Korzystaj z potoków Hugging Face do analizy sentymentu, klasyfikacji tematycznej i wnioskowania w języku naturalnym. Oceniaj podobieństwo semantyczne i poprawność gramatyczną za pomocą najnowocześniejszych modeli – bez konieczności budowania czegokolwiek od podstaw.
Wejdź w sedno nowoczesnych zastosowań NLP dzięki technikom klasyfikacji tokenów i generowania tekstu. Naucz się wydobywać encje i struktury gramatyczne za pomocą NER i tagowania części mowy (PoS). Opanuj zarówno ekstrakcyjne, jak i abstrakcyjne odpowiadanie na pytania, a także poznaj zaawansowane zadania generowania tekstu – w tym streszczanie, tłumaczenie i modelowanie języka – z użyciem potoków Hugging Face.
Bieżące ćwiczenie