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コース概要
自然言語生成(NLG)の概要
- NLGとその応用について
- NLGパイプラインの理解
- PythonのNLGライブラリの紹介
データ収集と準備
- さまざまなソースからのデータ収集
- テキストデータのクリーニングと前処理
- 生成用コンテンツの整理
NLGの言語モデリング
- 言語モデルの紹介
- テキスト生成用の言語モデルのトレーニング
- SpaCyとNLTKを使用した言語モデルのファインチューニング
文章計画とテキスト構造化
- 文章構造とコンテンツフローの計画
- テキスト生成用テンプレートの使用
- ユースケースに基づいたテキスト構造のカスタマイズ
コンテンツ生成と後処理
- 構造化データからのテキスト生成
- 生成されたコンテンツの評価と改善
- 出力の後処理とフォーマット調整
高度なNLG技術
- ニューラルネットワークを使用したテキスト生成(例:GPTモデル)
- 生成されたテキストでの文脈と一貫性の管理
- 実際の応用例とケーススタディの探索
最終プロジェクト: NLGシステムの構築
- プロジェクト範囲の定義
- NLGシステムの構築と展開
- システムのテストと評価
まとめと次歩み
要求
- Pythonプログラミング経験
対象者
- 開発者
- データサイエンティスト
21 時間
お客様の声 (2)
各トピックについてより深く理解するのに、実践的な演習が大いに役立ちます。また、授業を講義で始め、その後実践的な演習を続けていくスタイルは、先に呈示された講義内容と関連付ける上で非常に役立つし、助けになります。
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
コース - Introduction to Data Science and AI using Python
機械翻訳
ドメインに完全適応された例題・練習問題
Luc - CS Group
コース - Scaling Data Analysis with Python and Dask
機械翻訳