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.

Doğal dil işlemenin temellerine giriş

Cümle ve kelime tokenizasyonu

NLP İş Akışı

NLP iş akışı

Stop words ve noktalama işaretlerini işleme

Durdurma sözcüklerini kaldırma

Noktalama işaretlerini kaldırma

Metin normalleştirme teknikleri

Küçük harfe çevirme

Stemming

Lemmatizasyon

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

Natural Language Processing (NLP) gücünü açığa çıkar ve metin analizi becerilerini bir üst seviyeye taşı! Bu kurs, metin verilerini işlemek, analiz etmek ve içgörü çıkarmak için gerekli araçları sana kazandırır. Tokenization, lemmatization ve stemming gibi temel metin işleme adımlarından başlayıp bag-of-words (BoW), TF-IDF ve embeddings kullanarak metinden anlamlı sayısal özellikler çıkarmaya kadar ilerleyeceksin. Son olarak, Hugging Face ile en güncel transformer modellerinin gücünden yararlan. Duygu analizi yap, içeriği sınıflandır, soru-cevap ilişkilerini analiz et, dilbilgisel kabul edilebilirliği değerlendir ve en yeni modellerle metin üret.

<h2>Güçlü bir NLP Temeli Oluşturun </h2>Doğal Dil İşleme (NLP) teknolojisinin gücünü keşfedin ve metin analizi becerilerinizi bir üst seviyeye taşıyın! Bu kurs, metin verilerini işlemek, analiz etmek ve bunlardan içgörüler elde etmek için gerekli araçları size sağlar. Metin işlemenin temelleriyle başlayın: tokenleştirmeden metni temizlemeye ve normalleştirmeye, durdurma kelimelerini ve noktalama işaretlerini kaldırmaya, metin tutarlılığını artırmak için lemmatizasyon ve kökleme uygulamalarına kadar.<br><br><h2>Metinden Anlamlı Özellikleri Çıkarın</h2>Ham metnin ötesine geçin ve onu sayısal temsil haline dönüştürün! Bag-of-Words temsilini keşfedin, TF-IDF vektörleştirmesine dalın ve Word2Vec ve GloVe gibi güçlü kelime gömmeleri kullanarak kelimeler arasındaki anlamsal ilişkileri yakalayın.<br><br><h2>AI ile Metin Sınıflandırma ve Oluşturma</h2>Hugging Face boru hatlarını kullanarak en son teknolojiye sahip transformatör modellerinin gücünden yararlanın. Duygu analizi yapmayı, içeriği sınıflandırmayı, soru-cevap ilişkilerini analiz etmeyi, gramer kabul edilebilirliğini değerlendirmeyi ve çeşitli modeller kullanarak metin oluşturmayı öğrenin. Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER), Sözcük Türü (PoS) etiketleme, metin özetleme ve çeviri özelliklerini keşfederek NLP araç setinizi genişletin.<br><br><h2>Anahtar NLP kütüphaneleri</h2>Bu kursun sonunda, NLP temellerini iyice kavrayacak ve nltk, sklearn, gensim ve Hugging Face'in transformers gibi önemli kütüphanelerle pratik deneyim kazanacaksınız. Bugün yolculuğunuza başlayın ve metin verileriyle etkileşim kurma şeklinizi değiştirin!

Python Toolbox

Ön işleme ve ileri seviye transformer modellerine kadar temel NLP teknikleriyle metin analizi yapın.

Python ile Natural Language Processing (NLP)

Ön işleme aşamasından gelişmiş dönüştürücü modellere kadar temel NLP teknikleriyle metin analizinde ustalaşın. 

Stop words ve noktalama işaretlerini işleme

Create Your Free Account