學習 Natural Language Processing（NLP）中的文字處理要點。熟練斷詞、停用詞與標點去除，以及以小寫化、詞幹提取與詞形還原進行文字正規化，為後續分析與洞見擷取做好準備。

自然語言處理導論

句子與字詞的斷詞（tokenization）

NLP 工作流程

停用詞與標點符號處理

移除停用詞

移除標點符號

文字正規化技巧

轉小寫（Lowercasing）

詞幹提取（Stemming）

詞形還原（Lemmatization）

文字處理基礎

將原始文字轉換為強大的數值特徵。建立 Bag-of-Words 與 TF-IDF 表徵以捕捉詞語在文件間的重要性，接著探索 Word2Vec 與 GloVe 等詞向量，以發掘更深層的語意模式。視覺化頻率、相關性與相似度，讓你的文字資料一目了然。

Bag-of-Words 表示法

從顧客評論建立詞彙表

用 BoW 將文字轉成數值

產品評論的詞頻分析

視覺化單字頻率

TF-IDF 向量化

產品回饋的 TF-IDF 表示法

比較 BoW 與 TF-IDF 的表徵

嵌入向量（Embeddings）

用嵌入向量探索字詞關係

可視化並比較詞嵌入向量

從文字擷取特徵

運用預先訓練的模型來完成進階的文字分類工作。使用 Hugging Face 的 pipeline 進行情感分析、主題分類與自然語言推論。透過最先進的模型評估語意相似度與文法正確性，且無需從零開始建立模型。

用 Hugging Face 的 pipeline 做情緒分析

分析評論的情感傾向

批次分類多則評論

在有標籤的評論資料上比較模型

Zero-shot 分類與 QNLI

客服回報單的零樣本分類

這段文字有回答問題嗎？

問題相似度與文法正確性

偵測重複問題

檢查語法正確性

使用 Hugging Face 進行文字分類

深入現代 NLP 應用的核心：詞元分類與文字生成。學習使用 NER 與 PoS 標註萃取有意義的實體與文法結構。熟悉擷取式與生成式問答，並探索包含摘要、翻譯與語言建模在內的進階生成任務，全部透過 Hugging Face 的 pipeline 完成。

Token classification（權杖分類）

辨識新聞標題中的命名實體

用詞性標記進行文字分析

問答

從產品描述中回答問題

使用抽象式 QA 產生自然答案

序列產生任務

快速擷取重點：新聞文章摘要

將顧客評論翻譯成法文

建立搜尋自動完成系統

恭喜你

詞元分類與文字生成

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善用 Natural Language Processing（NLP）的力量，將你的文字分析能力更上一層樓！本課程提供你處理、分析並從文字資料中擷取洞見的核心工具。從文字處理的基礎開始，例如斷詞（tokenization）、詞形還原（lemmatization）與詞幹提取（stemming），一路到使用 bag-of-words（BoW）、TF-IDF 與 embeddings 將文字轉換為有意義的數值特徵。最後，透過 Hugging Face 掌握最先進的 transformer 模型。你將能進行情感分析、內容分類、問答關係分析、文法可接受度評估，並使用最新模型產生文字。

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掌握文本分析，從預處理到高級變壓器模型的基本NLP技術。

Python 的 Natural Language Processing（NLP）

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問題相似度與文法正確性

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