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コース概要
詳しい研修概要
- NLP の概要 NLP NLP フレームワークを理解する NLP の商用アプリケーション Web からデータをスクレイピングする さまざまな API を使用してテキスト データを取得する テキスト コーパスを操作して保存し、コンテンツと関連するメタデータを保存する Python と NLTK 短期集中コースを使用する利点 コーパスとデータセットの実践的な理解 理由コーパスは必要ですか?コーパス分析 データ属性の種類 コーパスのさまざまなファイル形式 NLP アプリケーション用のデータセットの準備 文の構造の理解 NLP のコンポーネント 自然言語の理解 形態素分析 - 語幹、単語、トークン、音声タグ 構文分析 意味分析 曖昧さの処理 テキスト データの前処理 コーパス- 生のテキスト文のトークン化 生のテキストのステミング 生のテキストの見出し語化 ストップワードの削除 コーパス生の文 Word トークン化 Word 見出し語化 用語-文書/文書-用語行列の操作 n-gram および文へのテキストのトークン化 実用的でカスタマイズされた前処理テキスト データの分析 NLP パーサーと解析の基本機能 POS のタグ付けとタガー 名前エンティティ認識 N グラム Bag of Words NLP の統計的特徴 NLP の線形代数の概念 NLP の確率理論 TF-IDF ベクトル化エンコーダーとデコーダー 正規化 確率モデル 高度な特徴エンジニアリングword2vec と NLP word2vec の基礎 word2vec モデルのコンポーネント word2vec モデルのロジック word2vec 概念の拡張 word2vec モデルの応用 ケーススタディ: バッグ オブ ワードの応用: 単純化された真のルーンアルゴリズムを使用した自動テキスト要約 ドキュメント クラスタリング、分類、およびトピック モデリング ドキュメント クラスタリングおよびパターンマイニング (階層的クラスタリング、K 平均法、クラスタリングなど) TFIDF、Jaccard、コサイン距離測定を使用したドキュメントの比較と分類 ナイーブ ベイズと最大エントロピーを使用したドキュメントの分類 重要なテキスト要素の特定 次元の削減: 主成分分析、特異値分解非負行列分解 潜在意味分析を使用したトピック モデリングと情報検索 エンティティ抽出、感情分析、および高度なトピック モデリング ポジティブとネガティブ: 感情の度合い 項目応答理論 品詞タグ付けとその応用: で言及されている人、場所、組織の検索テキスト 高度なトピック モデリング: 潜在ディリクレ配分 ケース スタディ 非構造化ユーザー レビューのマイニング 製品レビュー データの感情分類と視覚化 使用パターンの検索ログのマイニング テキスト分類 トピック モデリング
要求
NLPの原理に関する知識と認識、およびビジネスにおけるAIの応用に関する理解
21 時間
お客様の声 (2)
Good conceptual explanations followed by good example exercises
Appu Hannadi Thotahewage Eranga De Silva - University of New South Wales, Sydney
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