or
Acest exercițiu face parte din cursul
Învață elementele esențiale ale procesării textului în Procesarea Limbajului Natural (NLP). Stăpânește tehnici precum tokenizarea, eliminarea cuvintelor de oprire și a punctuației, precum și normalizarea textului prin conversie la litere mici, stemming și lematizare, pentru a pregăti datele text în vederea analizei și extragerii de informații.
Transformă textul brut în caracteristici numerice utile. Creează reprezentări Bag-of-Words și TF-IDF pentru a surprinde importanța cuvintelor în documente, apoi explorează embeddings pentru cuvinte, precum Word2Vec și GloVe, pentru a descoperi tipare semantice profunde. Vizualizează frecvența, relevanța și similaritatea pentru a da viață datelor tale text.
Valorifică puterea modelelor pre-antrenate pentru a realiza sarcini avansate de clasificare a textului. Folosește pipeline-uri Hugging Face pentru analiza sentimentelor, clasificarea pe teme și inferența în limbaj natural. Evaluează similaritatea semantică și corectitudinea gramaticală cu modele de ultimă generație, fără a construi nimic de la zero.
Aprofundează nucleul aplicațiilor NLP moderne prin tehnici de clasificare a token-urilor și generare de text. Învață să extragi entități relevante și structuri gramaticale folosind NER și etichete PoS. Stăpânește atât răspunsul extractiv, cât și cel abstractiv la întrebări și explorează sarcini avansate de generare, inclusiv sumarizare, traducere și modelare a limbajului, cu ajutorul pipeline-urilor Hugging Face.
Exercițiul curent