NLP – Traitement du langage naturel avec Python
Bienvenue dans l’un des meilleurs cours de traitement du langage naturel sur Internet !
Ce cours est conçu pour être votre ressource en ligne complète pour apprendre à utiliser le traitement du langage naturel avec le langage de programmation Python.
Dans le cours, nous couvrirons tout ce que vous devez apprendre pour devenir un praticien de classe mondiale de la NLP avec Python.
Nous commencerons par les bases, en apprenant à ouvrir et à utiliser des fichiers texte et PDF avec Python, ainsi qu’à utiliser des expressions régulières pour rechercher des modèles personnalisés dans des fichiers texte.
Ensuite, nous commencerons par les bases du traitement du langage naturel, en utilisant la bibliothèque Natural Language Toolkit pour Python, ainsi que la bibliothèque Spacy de pointe pour la tokenisation, l’analyse, la reconnaissance d’entités et la lemmatisation ultra rapides de texte.
Nous comprendrons les concepts fondamentaux de la NLP tels que la radicalisation, la lemmatisation, les mots vides, la correspondance d’expressions, la tokenisation et bien plus encore !
Nous aborderons ensuite le marquage des parties du discours, où vos scripts Python seront capables d’attribuer automatiquement les mots du texte à la partie appropriée du discours, comme les noms, les verbes et les adjectifs, une partie essentielle de la construction de systèmes linguistiques intelligents.
Nous découvrirons également reconnaissance d’entité nommée, permettant à votre code de comprendre automatiquement des concepts tels que l’argent, le temps, les entreprises, les produits, et plus simplement en fournissant les informations textuelles.
Grâce à des bibliothèques de visualisation de pointe, nous pourrons visualiser ces relations en temps réel.
Nous passerons ensuite à la compréhension de l’apprentissage automatique avec Scikit-Learn pour effectuer une classification de texte, par exemple en créant automatiquement des systèmes d’apprentissage automatique capables de déterminer les critiques de films positives et négatives, ou le spam par rapport aux e-mails légitimes. messages.
Nous étendrons ces connaissances à des méthodes d’apprentissage non supervisées plus complexes pour le traitement du langage naturel, telles que la modélisation de sujets, où nos modèles d’apprentissage automatique détecteront des sujets et des concepts majeurs à partir de fichiers texte bruts.
Ce cours couvre même des sujets avancés, tels que l’analyse des sentiments du texte avec la bibliothèque NLTK et la création de vecteurs de mots sémantiques avec l’algorithme Word2Vec.
Ce cours comprend une section entière consacrée à l’état de les sujets artistiques avancés, tels que l’utilisation du deep learning pour créer nos propres chatbots !
Non seulement vous obtenez un contenu technique fantastique avec ce cours, mais vous aurez également accès à la fois à nos questions et à nos questions liées au cours. Répondez aux forums, ainsi qu’à notre canal de discussion en direct avec les étudiants, afin que vous puissiez faire équipe avec d’autres étudiants pour des projets, ou obtenir de l’aide sur le contenu du cours de ma part et de celle des assistants pédagogiques du cours.
Tout cela est accompagné d’une garantie de remboursement de 3 seances, vous pouvez donc essayer le cours sans risque.
Qu’attendez-vous ? Devenez un expert en traitement du langage naturel dès aujourd’hui !
On se verra à l’intérieur du cours,
Introduction
Please make sure to watch the Course Overview Lecture.
Thanks!
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