Классификация текста с помощью Keras и Python

Текстовые данные повсюду, но для превращения необработанного текста в полезную информацию требуются специализированные методы машинного обучения. Этот текстовый курс проведет вас по основам обработки естественного языка (NLP) для создания надежных систем классификации текстов. Вы начнете с базовых концепций и фундаментальной терминологии, прежде чем перейти к практической реализации моделей. Узнайте, как преобразовывать слова в числовые представления, создавать надежные базовые модели и масштабировать их до архитектур глубокого обучения. Чему вы научитесь: Понимать фундаментальную терминологию NLP, методы предварительной обработки текста и токенизации; Строить базовые модели классификации с использованием scikit-learn и логистической регрессии; Реализовывать модель «мешка слов» (bag-of-words) для числового представления текста; Проектировать и обучать модели глубокого обучения для анализа тональности с помощью Keras; Применять современные практики, такие как эмбеддинги слов (word embeddings), для улавливания смыслового значения; Оценивать и настраивать ваши классификаторы текста для повышения точности. Курс начинается с основных определений и простых методов векторизации, затем шаг за шагом переходит к традиционным классификаторам машинного обучения и завершается построением нейронных сетей в Keras. Этот курс предназначен для новичков, которые имеют базовое понимание программирования на Python и хотят войти в сферу обработки естественного языка без предварительного опыта в машинном обучении. Начните читать сегодня, чтобы освоить основы классификации текстов.