NLP - Python 自然語言處理
瞭解如何使用 Python 程式語言進行自然語言處理
更新於 2024 年 11 月
語言 - 英語
講座 -234
資源 -3
時長 -23.5 小時
終身訪問
課程 描述
本課程旨在成為您學習如何使用 Python 程式語言進行自然語言處理的完整線上資源。
在本課程中，我們將涵蓋您需要學習的所有內容，以成為使用 Python 進行 NLP 的世界級實踐者。
我們將從基礎開始，學習如何使用 Python 開啟和處理文字和 PDF 檔案，以及學習如何使用正則表示式在文字檔案中搜索自定義模式。
之後，我們將開始學習自然語言處理的基礎知識，利用 Python 的自然語言工具包庫，以及用於超快速分詞、解析、實體識別和文字詞形還原的最先進的 Spacy 庫。
我們將瞭解自然語言處理的基本概念，例如詞幹提取、詞形還原、停用詞、短語匹配、分詞等等！
接下來，我們將介紹詞性標註，您的 Python 指令碼將能夠自動將文字中的單詞分配到其相應的詞性，例如名詞、動詞和形容詞，這是構建智慧語言系統的重要組成部分。
我們還將學習命名實體識別，允許您的程式碼僅透過提供文字資訊即可自動理解諸如貨幣、時間、公司、產品等概念。
透過最先進的視覺化庫，我們將能夠即時檢視這些關係。
然後，我們將繼續學習使用 Scikit-Learn 進行機器學習以進行文字分類，例如自動構建機器學習系統，這些系統可以確定正面和負面影評或垃圾郵件和合法電子郵件。
我們將把這些知識擴充套件到更復雜的自然語言處理無監督學習方法，例如主題建模，其中我們的機器學習模型將從原始文字檔案中檢測主題和主要概念。
本課程甚至涵蓋高階主題，例如使用 NLTK 庫進行文字情感分析，以及使用 Word2Vec 演算法建立語義詞向量。
本課程包含一個專門用於最先進的高階主題的完整部分，例如使用深度學習構建我們自己的聊天機器人！
您不僅可以透過本課程獲得出色的技術內容，還可以訪問我們與課程相關的問答論壇，以及我們的即時學生聊天頻道，以便您可以與其他學生合作進行專案，或從我和課程助教那裡獲得課程內容的幫助。
所有這些都提供 30 天退款保證，因此您可以免費試用本課程。
您還在等什麼？今天就成為自然語言處理專家！
目標
學習使用 Python 處理文字檔案。
學習如何在 Python 中處理 PDF 檔案。
利用正則表示式在文字中搜索模式。
使用 Spacy 進行超快速分詞。
瞭解詞幹提取和詞形還原。
瞭解使用 Spacy 進行詞彙匹配。
使用詞性標註自動處理原始文字檔案。
瞭解命名實體識別。
使用 Spacy 視覺化詞性標註和命名實體識別。
使用 SciKit-Learn 進行文字分類。
使用潛在狄利克雷分配進行主題建模。
瞭解非負矩陣分解。
先決條件
瞭解 Python 基礎。
課程大綱
檢視課程內容的詳細分解
簡介
7 節課
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預告 01:55 01:55 -
課程介紹 00:55 00:55
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教師介紹 05:44 05:44
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聯合教師介紹 01:30 01:30
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課程概述 11:16 11:16
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教師介紹-新 02:19 02:19
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資源
簡介（正則表示式）
4 節課
模式物件（正則表示式）
6 個講座
字串修改（正則表示式）
4 節課
情感分類（文字預處理）
12 節課
文字規範化（文字預處理）
4 節課
語言建模
10 節課
詞嵌入 LSI
12 節課
Word2vec（可選）
13 節課
簡介 (使用深度學習DNN的自然語言處理)
11 節課
超引數（深度學習DNN自然語言處理）
10 個講座
小型專案：語言建模（基於深度學習RNN的自然語言處理）
10 節課
PyTorch中的RNN（深度學習RNN與NLP）
10 節課
神經機器翻譯
13 節課
講師 詳情
人工智慧科學
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隨著我們使命的發展，我們的課程也隨之豐富起來。現在，我們提供了全面的課程，以滿足更廣泛的受眾需求，確保每個人都能輕鬆地學習和掌握這些領域。
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