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實用自然語言處理 – 從零到英雄

Contents

學習自然語言處理 (Natural Language Processing,NLP) 創建聊天機器人、RASA、ChatGPT、BERT、Transformers、ChatGPT3、Open AI GPT

從這 20 小時的課程,你會學到

  • 使用 NLTK 和 Spacy 進行文本預處理
  • 如何在 NLP 管道上工作
  • 執行代幣化( Tokenization )
  • 詞幹( Stemming )和詞形還原( Lemmatization )
  • 應用詞嵌入( Word Embeddings )
  • 用於各種任務的 NLP 管道
  • 命名實體識別
  • 文本摘要
  • 使用 Dialogflow 建構企業級聊天機器人( Chatbot )
  • 在 Twitter 推文上建構專案
  • 使用具有進階整合的的 RASA 建構聊天機器人
  • 序列資料的深度學習
  • Transformer NLP 架構
  • ChatGPT
  • BERT模型
  • Hugging Face Transformers

要求

  • 訪問 Google Colab/Jupyter Notebook
  • 基本到中級 Python 程式技能
  • 可選 – GCP 免費試用帳戶

課程說明

自然語言處理 (NLP) 是計算機科學、人工智慧和語言學的一個領域,關注計算機與人類(自然)語言之間的互動。 顧名思義,NLP 是關於開發處理和分析大量自然語言資料的技術。

NLP 是一個重要的領域,因為它可以幫助我們更好地理解人類交流。 通過開發可以自動處理和分析語言資料的演算法,我們可以獲得通過手動方法無法獲得的見解。 此外,NLP 可用於建構人類可以更輕鬆、更高效地與之互動的應用程式,例如聊天機器人( Chatbot )和聲控助手( voice-activated assistants )。

學習自然語言處理有很多好處。 這裡僅僅是少數:

  • NLP 可以幫助你更好地理解人類交流。
  • NLP 可用於建構人類可以更輕鬆、更高效地與之互動的應用程式。
  • NLP 可以幫助你自動執行繁瑣的任務,例如從非結構化文本資料中提取資訊。
  • NLP 可以提高搜索引擎和其他資訊檢索系統的可用性。
  • 學習 NLP 可以開闢各種行業的職業機會,包括軟體開發、資料科學和市場行銷。
  • NLP 是一個跨學科領域,這意味著它藉鑑了各種學科的知識,包括語言學、計算機科學、人工智慧和心理學。
  • NLP 是一個快速發展的領域,令人興奮的新研究一直在發表。

我們設計本課程的方式是,作為從業者,你將學習以下核心主題:

重要部分的集合,可幫助你了解文本資料的獨特性及其處理方法:

在學習之旅中,你將了解文本處理中的重要主題,例如:

  • 文本預處理
  • 致力於 NLP 管道工作
  • 代幣化
  • 詞幹提取
  • 詞形還原
  • 詞嵌入
  • 用於各種任務的 NLP 管道
  • 命名實體識別
  • 文本摘要

使用 Dialogflow 建企業級聊天機器人:

在本節中,你將使用廣泛使用的平台 Google Cloud Platform 服務 – DialogFlow 建構企業級聊天機器人。 在旅程中,你將學習如何從頭開始建構聊天機器人,並利用 Google 的高級機器學習模型,只需點擊幾下即可使用它,並準備好在你自己的專案中實施。

在 Twitter 推文上建構專案:

在本節的 Hands On Project 中,你將學習如何使用社交媒體平台 – Twitter,學習如何使用 Tweepy 程式庫,對文本資料進行資料提取、資料探勘、資料預處理,然後在上面建立 World Cloud 基於實時創建的推文。 它是一個端到端的專案。

使用具有進階整合的 RASA 建構聊天機器人:

Rasa 是一個開源聊天機器人框架,可幫助企業建構上下文助手。 它是一組工具,使企業能夠構建、訓練和部署 AI 驅動的聊天機器人。 藉助 Rasa,企業可以為他們的客戶大規模提供引人入勝的個性化體驗。 在本課程中,你將了解其業務用例、從頭開始實施以及與 Slack 頻渠道的整合,以便你可以開始在你的專案中使用。 聊天機器人還可以從紐約時報網站檢索新聞,該網站可以根據用戶請求進行回答。

序列資料的深度學習:

除了 ML 方面,我們還將考慮深度學習神經網路來處理文本資料。 最近,NLP在文本分類方面的研究進展已經達到 state-of-the-art(SOTA)。 它取得了驚人的成果,表明深度學習方法是執行此類任務的尖端技術。 作為學習之旅的一部分,你將了解循環神經網路、LSTM 神經網路和編碼器( Encoder )-解碼器( Decoder )架構的注意機制。

Transformer NLP 架構:

Transformer NLP 是一種使用深度學習方法解決自然語言任務的 NLP。 這項技術徹底改變了企業處理和分析基於語言的資料的方式,比以往任何時候都更容易從大量文本中提取有意義的見解。 讓我們來看看 Transformer NLP 的工作原理以及它如何在商業世界中使用。

ChatGPT:

ChatGPT 是一項革命性的人工智慧新技術,可以幫助企業節省時間和金錢。 它代表“聊天機器人生成的流程和任務”,它使用自然語言處理 (NLP) 來自動化日常業務任務,例如客戶支持、入職、培訓、銷售和行銷。 在本課程中,你將學習 ChatGPT 背後的直覺。

BERT 模型:

BERT 代表來自 Transformers 的雙向編碼器表示。 它是一種人工智慧 (AI),旨在比以往更好地理解自然語言。 它可用於情感分析、問答和文本摘要等任務。 該技術由谷歌 AI 研究人員創建,他們希望創建一個更強大的系統來理解人類語言。 在本課程中,你將在本節中探索 BERT 的核心架構

Hugging Face Transformers:

Hugging Face transformers 是一個平台,它為社區提供 API 以訪問和使用 Hugging Face hub(中心) 提供的最先進的預訓練模型。 在本課程的進階的模組中,你將學習如何從 Hugging Face Hub 實施最先進的模型,並以實際操作的方式實施。

目標受眾

  • 任何想學習自然語言處理 (NLP) 的人
  • 任何對人工智慧、機器學習、深度學習或資料科學感興趣的人
  • 任何想要建構高級 NLP 模型並在專案中實施的人
  • 任何想要創建企業級聊天機器人的人

講師簡介

Manifold AI Learning ® 了解未來 – 資料科學、機器學習和人工智慧

Manifold AI Learning ® 是一個在線學院,旨在為學生提供可直接應用於解決資料科學、機器學習和人工智慧領域的現實問題的知識和技能。

查看我們的講師資料以獲取完整的課程列表。

祝你學習愉快。

  • 團隊 ManifoldAILearning®

《學習未來》

英文字幕:有

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