Belajar menggunakan Machine Learning, Spacy, NLTK, SciKit-Learn, Deep Learning, dan lainnya untuk melakukan Pemrosesan Bahasa Alami
Apa yang akan Anda pelajari :
- Belajar bekerja dengan File Teks dengan Python
- Pelajari cara bekerja dengan file PDF dengan Python
- Memanfaatkan Ekspresi Reguler untuk pencarian pola dalam teks
- Gunakan Spacy untuk tokenization yang sangat cepat
- Pelajari tentang Stemming dan Lemmatization
- Memahami Pencocokan Kosakata dengan Spacy
- Gunakan Bagian dari Penandaan Pidato untuk secara otomatis memproses file teks mentah
- Memahami Pengakuan Entitas Bernama
- Visualisasikan POS dan NER dengan Spacy
- Gunakan SciKit-Learn untuk Klasifikasi Teks
- Gunakan Alokasi Dirichlet Laten untuk Pemodelan Topik
- Pelajari tentang Faktorisasi Matriks Non-negatif
- Gunakan algoritma Word2Vec
- Gunakan NLTK untuk Analisis Sentimen
- Gunakan Deep Learning untuk membangun bot obrolan Anda sendiri
Persyaratan :
- Memahami Python umum
- Memiliki izin untuk menginstal paket python ke komputer
- Koneksi internet
Deskripsi :
- Selamat datang di kursus Pemrosesan Bahasa Alami terbaik di internet! Kursus ini dirancang untuk menjadi sumber daring lengkap Anda untuk mempelajari cara menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami dengan bahasa pemrograman Python.
- Dalam kursus ini Anda akan belajar semua yang Anda perlu pelajari untuk menjadi praktisi kelas dunia NLP dengan Python.
- Anda akan mulai dengan dasar-dasarnya, mempelajari cara membuka dan bekerja dengan file teks dan PDF dengan Python, serta mempelajari cara menggunakan ekspresi reguler untuk mencari pola khusus di dalam file teks.
- Setelah itu kita akan mulai dengan dasar-dasar Pemrosesan Bahasa Alami, memanfaatkan pustaka Toolkit Bahasa Alami untuk Python, serta pustaka canggih Spacy untuk tokenization, parsing, pengenalan entitas, dan lemasiasi teks yang sangat cepat.
- Anda akan memahami konsep-konsep NLP mendasar seperti stemming, lemmatization, stop words, pencocokan frasa, tokenization dan banyak lagi!
- Selanjutnya kita akan membahas penandaan Part-of-Speech, di mana skrip Python Anda akan dapat secara otomatis menetapkan kata-kata dalam teks ke bagian yang sesuai dari pidatonya, seperti kata benda, kata kerja dan kata sifat, bagian penting dari membangun sistem bahasa cerdas.
- Anda juga akan belajar tentang pengenalan entitas, memungkinkan kode Anda untuk secara otomatis memahami konsep-konsep seperti uang, waktu, perusahaan, produk, dan lebih sederhana lagi dengan menyediakan informasi teks.
- Melalui perpustakaan visualisasi canggih kami akan dapat melihat hubungan ini secara real time.
- Kemudian kita akan beralih ke memahami pembelajaran mesin dengan Scikit-Learn untuk melakukan klasifikasi teks, seperti membangun sistem pembelajaran mesin secara otomatis yang dapat menentukan ulasan film positif versus negatif, atau spam versus pesan email yang sah.
- Anda akan memperluas pengetahuan ini ke metode pembelajaran tanpa pengawasan yang lebih kompleks untuk pemrosesan bahasa alami, seperti pemodelan topik, di mana model pembelajaran mesin kami akan mendeteksi topik dan konsep utama dari file teks mentah.
- Kursus ini bahkan mencakup topik-topik lanjutan, seperti analisis sentimen teks dengan perpustakaan NLTK, dan membuat vektor kata semantik dengan algoritma Word2Vec.
- Termasuk dalam kursus ini adalah seluruh bagian yang dikhususkan untuk topik canggih, seperti menggunakan pembelajaran mendalam untuk membangun bot obrolan kami sendiri!
- Anda tidak hanya mendapatkan konten teknis yang luar biasa dengan kursus ini, tetapi Anda juga akan mendapatkan akses ke foru Tanya Jawab terkait kursus kami.
- Apa yang Anda tunggu? Menjadi ahli dalam pemrosesan bahasa alami hari ini!
