NLP mit Python: Erstellen von Textklassifizierern und Summarizern

Textdaten sind überall, von Social-Media-Beiträgen bis hin zu Kundenbewertungen. Um unstrukturierte Sprache in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, sind jedoch spezielle Fähigkeiten erforderlich. Python bietet das perfekte Ökosystem, um geschriebenen Text effizient zu bereinigen, zu analysieren und aus ihm Bedeutung zu extrahieren. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit der Textverarbeitung beginnen und wie Sie funktionale Anwendungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache entwickeln. Sie lernen, wie man Rohdaten verarbeitet, Textmuster analysiert und Modelle erstellt, die automatisch Stimmungen klassifizieren und lange Artikel zusammenfassen können. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende NLP-Konzepte, einschließlich Tokenisierung, Stoppwortentfernung, Stemming und Lemmatisierung. - Erstellen Sie ein Textklassifizierungsmodell, um eine Sentimentanalyse anhand von Social-Media-Daten aus der realen Welt durchzuführen. - Erstellen Sie einen automatischen Artikel-Zusammenfassungsprogramm, das Schlüsselinformationen aus webbasierten Texten extrahiert. - Wenden Sie moderne NLP-Workflows mit Industriestandardbibliotheken wie spaCy, NLTK und Hugging Face-Transformatoren an. - Reinigen und Vorverarbeiten von Textdaten mit regulären Ausdrücken und modernen Python-Textverarbeitungstechniken. - Implementieren Sie Textvektorisierungstechniken wie TF-IDF und Worteinbettungen, um Text numerisch darzustellen. Der Kurs beginnt mit grundlegenden linguistischen Konzepten und grundlegender Textreinigung, bevor Sie Schritt für Schritt durch Erklärungen und Code-Snippets geführt werden, um voll funktionsfähige Klassifizierungs- und Zusammenfassungsmodelle zu erstellen. Dieser Kurs ist für Anfänger in NLP und Data Science gedacht, die nur Grundkenntnisse in Python Programmierung haben. Lesen Sie weiter, um die Leistungsfähigkeit von Textanalysen zu erschließen und Ihre ersten Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache zu erstellen.