Процесс обработки текста в NLP

NLP позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать текст на естественном языке. Этот процесс включает несколько ключевых шагов, которые превращают необработанный текст в полезные выводы.

Расставьте шаги процесса NLP в правильном порядке, чтобы понять, как машины обрабатывают язык.

Это упражнение является частью курса

Обработка естественного языка (NLP) на Python

Посмотреть курс

Практическое интерактивное упражнение

Превратите теорию в практику с помощью одного из наших интерактивных упражнений

Начать упражнение

Это упражнение является частью курса

Обработка естественного языка (NLP) на Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.9+

Начать курс бесплатно

Изучите основы обработки текста в задачах обработки естественного языка (NLP). Освойте ключевые техники: токенизацию, удаление стоп-слов и знаков препинания, нормализацию текста с помощью приведения к нижнему регистру, стемминга и лемматизации — всё это подготовит текстовые данные к дальнейшему анализу.

Exercise 1: Введение в обработку естественного языка Exercise 2: Токенизация предложений и слов Exercise 3: Процесс обработки текста в NLP

Текущее упражнение

Exercise 4: Обработка стоп-слов и знаков препинания Exercise 5: Удаление стоп-слов Exercise 6: Удаление знаков препинания Exercise 7: Методы нормализации текста Exercise 8: Приведение к нижнему регистру Exercise 9: Стемминг Exercise 10: Лемматизация

Научитесь преобразовывать необработанный текст в информативные числовые признаки. Создавайте представления на основе мешка слов и TF-IDF, чтобы оценить важность слов в документах. Затем исследуйте векторные представления слов — Word2Vec и GloVe — для выявления глубоких семантических закономерностей. Визуализируйте частотность, значимость и схожесть текстов, чтобы по-новому взглянуть на данные.

Exercise 1: Представление «мешок слов»Exercise 2: Построение словаря на основе отзывов покупателей Exercise 3: Преобразование текста в числа с помощью BoW Exercise 4: Частотный анализ отзывов о товарах Exercise 5: Визуализация частот слов Exercise 6: TF-IDF векторизация Exercise 7: TF-IDF представление отзывов о продуктах Exercise 8: Сравнение представлений BoW и TF-IDF Exercise 9: Эмбеддинги (векторные представления)Exercise 10: Изучение связей между словами с помощью эмбеддингов Exercise 11: Визуализация и сравнение эмбеддингов слов

Используйте предобученные модели для решения сложных задач классификации текста. Применяйте конвейеры Hugging Face для анализа тональности, тематической классификации и логического вывода на естественном языке. Оценивайте семантическое сходство и грамматическую правильность с помощью современных моделей — без необходимости обучать их с нуля.

Exercise 1: Конвейеры Hugging Face для анализа тональности Exercise 2: Анализ тональности отзыва Exercise 3: Пакетная классификация нескольких отзывов Exercise 4: Сравнение моделей на размеченных данных отзывов Exercise 5: Классификация без обучения и QNLI Exercise 6: Классификация обращений в службу поддержки методом zero-shot Exercise 7: Содержит ли текст ответ на вопрос?Exercise 8: Схожесть вопросов и грамматическая правильность Exercise 9: Обнаружение дублирующихся вопросов Exercise 10: Проверка грамматической корректности

Погрузитесь в ключевые задачи современного NLP: классификацию токенов и генерацию текста. Научитесь извлекать именованные сущности и определять грамматические роли слов с помощью NER и PoS-разметки. Освойте как экстрактивный, так и абстрактный подходы к ответам на вопросы, а также изучите задачи генерации — суммаризацию, перевод и языковое моделирование — с использованием конвейеров Hugging Face.

Exercise 1: Классификация токенов Exercise 2: Определение именованных сущностей в заголовках новостей Exercise 3: Разметка частей речи для анализа текста Exercise 4: Ответы на вопросы Exercise 5: Ответы на вопросы по описаниям товаров Exercise 6: Генерация развёрнутых ответов с помощью абстрактивного QA Exercise 7: Задачи генерации последовательностей Exercise 8: Краткое изложение новостных статей для быстрого ознакомления Exercise 9: Перевод отзывов покупателей на французский язык Exercise 10: Создание системы автодополнения поиска Exercise 11: Поздравляем!