NLP with Python Masterclass: Unlock the Power of Language AI

你是否曾经想知道你最喜欢的搜索引擎如何准确理解你要寻找的内容，或者虚拟助手如Siri和Alexa如何理解你的语音指令？欢迎来到迷人的自然语言处理（NLP）世界，在这里，机器被训练来理解和与人类语言互动。想象一下，萨拉（Sarah）是一名新兴的数据科学家，她总是被算法如何理解人类语言所吸引。她梦想创建能够总结文章、翻译语言，甚至从社交媒体帖子中分析情感的应用程序。但每次她开始学习NLP时，她总是感到被各种技术和工具所淹没。这听起来很熟悉吗？在这个全面的Python自然语言处理课程中，我们将带您从基础知识到NLP的高级应用，逐步指导您。无论您是像萨拉一样的初学者，还是一个有经验的程序员希望深入研究NLP，本课程旨在为您提供成功所需的技能和知识。第1部分：自然语言处理简介我们从基础知识开始，确保您理解NLP的概念及其在当今世界的重要性。您将探索NLP的历史，并发现其众多应用，从聊天机器人到自动翻译等等。第2部分：核心概念和技术接下来，我们深入研究NLP的核心概念和技术。您将了解NLP中不同的机器学习变体，以及如何处理示例数据集。我们涵盖了诸如NLTK之类的基本Python库，并展示它们在NLP项目中的应用。此外，您将掌握用于数据清洗的正则表达式（Re），这是准备文本数据进行分析的关键步骤。第3部分：数据预处理有效的NLP始于干净的数据。在本部分，我们涵盖您将需要的数据预处理技术。您将学习标记化，即将文本分解为有意义的单元的过程，并探索词干提取和词形还原之间的区别。我们将指导您完成整个数据清洗过程，确保您准备好应对任何数据集。第4部分：N-grams和语言模型理解和实现N-grams对于许多NLP应用至关重要。在这里，我们解释了N-grams及其在语言建模中的作用。您还将学会使用NLTK创建和处理N-grams，为更高级的NLP模型打下坚实的基础。第5部分：高级NLP技术超越基础知识，我们向您介绍高级NLP技术，如TF-IDF、词嵌入和神经网络模型，如RNN和LSTM。这些强大的工具将使您能够进行复杂的文本分析，并生成更准确的预测和洞察。第6部分：实际应用课程最终将以NLP的实际应用结束。您将构建诸如文本摘要工具、情感分析系统和推荐引擎等真实项目。在本节结束时，您将具有创建功能性NLP应用的实际经验，并可在各个领域部署这些应用。第7部分：最终项目和顶点在最后一节，您将在一个顶点项目中应用您所学到的一切。这个项目将挑战您开发一个全面的NLP解决方案，展示您的技能，并为您提供一个有价值的补充。

由Peter Alkema创建，Regenesys商学院
MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1千赫兹，2个声道
类型：电子学习 | 语言：英语 | 时长：121讲座（12小时39分钟）| 大小：8.38 GB

学习NLP技术和应用，使用Python进行数据预处理，构建高级机器学习模型

您将学到什么：
掌握数据预处理技术：使用Python和基本库，开发清洁、标记化和预处理文本数据的NLP任务技能。
实现NLP模型：熟练构建和部署各种NLP模型，包括N-grams，TF-IDF和词嵌入。
应用机器学习在NLP中：了解和实现诸如循环神经网络（RNNs）和长短期记忆（LSTM）等机器学习技术。
创建实际的NLP应用：学习设计和实现文本摘要、情感分析和推荐等实际NLP应用。

要求：
建议具备Python编程的基本知识，以充分受益于本课程。熟悉基本的机器学习概念也将有所帮助，但不是强制性的。