NLP - Python 自然语言处理
了解如何使用 Python 编程语言进行自然语言处理
更新于 2024 年 11 月
语言 - 英语
讲座 -234
资源 -3
时长 -23.5 小时
终身访问
课程 描述
本课程旨在成为您学习如何使用 Python 编程语言进行自然语言处理的完整在线资源。
在本课程中，我们将涵盖您需要学习的所有内容，以成为使用 Python 进行 NLP 的世界级实践者。
我们将从基础开始，学习如何使用 Python 打开和处理文本和 PDF 文件，以及学习如何使用正则表达式在文本文件中搜索自定义模式。
之后，我们将开始学习自然语言处理的基础知识，利用 Python 的自然语言工具包库，以及用于超快速分词、解析、实体识别和文本词形还原的最先进的 Spacy 库。
我们将了解自然语言处理的基本概念，例如词干提取、词形还原、停用词、短语匹配、分词等等！
接下来，我们将介绍词性标注，您的 Python 脚本将能够自动将文本中的单词分配到其相应的词性，例如名词、动词和形容词，这是构建智能语言系统的重要组成部分。
我们还将学习命名实体识别，允许您的代码仅通过提供文本信息即可自动理解诸如货币、时间、公司、产品等概念。
通过最先进的可视化库，我们将能够实时查看这些关系。
然后，我们将继续学习使用 Scikit-Learn 进行机器学习以进行文本分类，例如自动构建机器学习系统，这些系统可以确定正面和负面影评或垃圾邮件和合法电子邮件。
我们将把这些知识扩展到更复杂的自然语言处理无监督学习方法，例如主题建模，其中我们的机器学习模型将从原始文本文件中检测主题和主要概念。
本课程甚至涵盖高级主题，例如使用 NLTK 库进行文本情感分析，以及使用 Word2Vec 算法创建语义词向量。
本课程包含一个专门用于最先进的高级主题的完整部分，例如使用深度学习构建我们自己的聊天机器人！
您不仅可以通过本课程获得出色的技术内容，还可以访问我们与课程相关的问答论坛，以及我们的实时学生聊天频道，以便您可以与其他学生合作进行项目，或从我和课程助教那里获得课程内容的帮助。
所有这些都提供 30 天退款保证，因此您可以免费试用本课程。
您还在等什么？今天就成为自然语言处理专家！
目标
学习使用 Python 处理文本文件。
学习如何在 Python 中处理 PDF 文件。
利用正则表达式在文本中搜索模式。
使用 Spacy 进行超快速分词。
了解词干提取和词形还原。
了解使用 Spacy 进行词汇匹配。
使用词性标注自动处理原始文本文件。
了解命名实体识别。
使用 Spacy 可视化词性标注和命名实体识别。
使用 SciKit-Learn 进行文本分类。
使用潜在狄利克雷分配进行主题建模。
了解非负矩阵分解。
先决条件
了解 Python 基础。
课程大纲
查看课程内容的详细分解
简介
7 节课
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预告 01:55 01:55 -
课程介绍 00:55 00:55
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教师介绍 05:44 05:44
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联合教师介绍 01:30 01:30
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课程概述 11:16 11:16
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教师介绍-新 02:19 02:19
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资源
简介（正则表达式）
4 节课
模式对象（正则表达式）
6 个讲座
字符串修改（正则表达式）
4 节课
情感分类（文本预处理）
12 节课
文本规范化（文本预处理）
4 节课
语言建模
10 节课
词嵌入 LSI
12 节课
Word2vec（可选）
13 节课
简介 (使用深度学习DNN的自然语言处理)
11 节课
超参数（深度学习DNN自然语言处理）
10 个讲座
小型项目：语言建模（基于深度学习RNN的自然语言处理）
10 节课
PyTorch中的RNN（深度学习RNN与NLP）
10 节课
神经机器翻译
13 节课
讲师 详情
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