了解和實踐人工智慧：NLP 的基礎知識

了解 NLP 的概念，在短期內使用 Python 建立和建立真正的東西

從這 6 小時的課程，你會學到

深入理解自然語言處理 (NLP) 的每一個細節，並建立實際應用
（新增）學習一些外掛程式如何使用語意搜尋產生原始碼
（新增）為任何 NLP 模型建立詞彙表
（新增）為機器學習模型降低詞彙表維度
（新增）特徵工程以及將文字轉換為數值以用於機器學習模型
（新增）關鍵字搜尋與語意搜尋
（新增）文件相似度
（新增）WordNet 的使用
（新增）搜尋引擎底層原理
文字資料分詞
使用詞幹提取將單字轉換為詞根形式
使用詞形還原將單字轉換為字根形式
將文字資料分割成區塊
處理語料庫
使用詞袋模型提取文檔詞項矩陣
建構類別預測器
建構性別標識符
建構情緒分析器
使用潛在狄利克雷分佈進行主題建模

要求

一點點 python 和機器學習知識

課程說明

——更新——（宣傳影片未包含新課程）

本課程針對初學者或中級學員，不適合專家級學員。

本課程是人工智慧系列課程的一部分：

理解與實踐人工智慧 – (自然語言處理)

本課程的重點是 NLP 的基礎知識:

學習關鍵的NLP概念和直覺訓練，幫助您快速掌握NLP的各個面向。
我會以最佳方式呈現資訊。例如，在第一段影片中，我會解釋什麼是概念，為什麼它很重要，是什麼問題促使我思考這個概念，以及如何運用它（理解概念）。在下一段影片中，您將使用Python在一個真實專案或簡單問題中進行實踐（實踐）。
影片首先會展示實踐部分的輸入和輸出，以便您理解所有內容，並獲得清晰的認識！
課程結束後，您將獲得所有資源，包括完整的程式碼以及其他一些有用的連結和文章。

在本課程中，我們將學習自然語言處理。我們將討論各種概念，例如分詞、詞幹提取和詞形還原，以處理文本。然後，我們將討論如何建立詞袋模型並使用它來對文本進行分類。我們將了解如何使用機器學習來分析給定句子的情緒。接下來，我們將討論主題建模，並實作一個系統來識別給定文件中的主題。我們將從自然語言處理中的簡單問題入手，例如文本分詞、詞幹提取、詞形還原、組塊和詞袋模型。我們將建立一些實際專案，例如：