La boîte à outils Python Natural Language (NLTK) pour l’exploration de texte – Cours Udemy gratuits



Éditeur : Dr Ali Feizollah

Prix : 109 $

Durée du cours :

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Langue du cours : Anglais

La description

L’exploration de texte et le traitement du langage naturel (PNL) sont parmi les domaines de recherche les plus actifs. Le prétraitement de vos données texte avant de les envoyer à un algorithme est une partie cruciale de la PNL. Dans ce cours, vous apprendrez la PNL à l’aide de la boîte à outils en langage naturel (NLTK), qui fait partie de Python. Vous apprendrez le prétraitement des données pour les préparer à toute application PNL.

Nous passons par le nettoyage du texte, la racine, la lemmatisation, une partie du balisage de la parole et la suppression des mots d’arrêt. La différence entre ce cours et les autres est que ce cours plonge profondément dans le NLTK, au lieu de tout enseigner à un rythme rapide.

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Ce cours a 3 sections. dans le Première section, vous apprendrez la définition de la PNL et ses applications. De plus, vous apprendrez à installer NLTK et à découvrir ses composants.

dans le deuxième section, vous apprendrez les fonctions de base de NLTK et ses méthodes et techniques. Nous examinons différents algorithmes disponibles pour le prétraitement des données textuelles.

dans le dernière section, nous allons construire 3 applications NLP en utilisant les méthodes que nous avons apprises dans la section précédente.

Plus précisément, nous allons développer un application de modélisation de sujet pour identifier les sujets dans un grand texte. Nous identifierons les principaux thèmes abordés dans un grand corpus.

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Ensuite, nous allons construire un résumé de texte application. Nous apprendrons à l’ordinateur à résumer le gros texte et à résumer les points importants.

La dernière application concerne analyse des sentiments. L’analyse des sentiments en Python est une application très populaire qui peut être utilisée sur une variété de données texte. Une de ses applications est l’analyse des sentiments sur Twitter. Étant donné que les tweets sont courts, ils sont idéaux pour l’analyse des sentiments. Nous allons construire un système d’analyse des sentiments dans le dernier exemple.

Enfin, nous comparons NLTK avec SpaCy, qui est une autre bibliothèque NLP populaire en Python. Ce sera un cours très excitant. Commençons à apprendre.

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