План на курса

Преглед на Python пакета, свързани с НЛП

Въведение в НЛП (разбира се, примери в Python)

  1. Проста манипулация на текст
    1. Търсене на текст
    2. Преброяване Words
    3. Разделяне на текстове на Word.
    4. Лексикална дисперсия
  2. Обработка на сложни конструкции
    1. Представяне на текст в списъци
    2. Списъци за индексиране
    3. Колокации
    4. Биграми
    5. Честотни разпределения
    6. Условия с Words
    7. Сравняване на Words (startswith, endswith, islower, isalpha и т.н...)
  3. Разбиране на естествен език
    1. Word Смислово разграничаване
    2. Местоимение Резолюция
  4. Машинни преводи (статистически, базирани на правила, буквални и т.н.)
  5. Упражнения

НЛП в Python в примери

  1. Accessиране на текстови корпуси и лексикални ресурси
    1. Общи източници за корпуси
    2. Условни честотни разпределения
    3. Преброяване на Word по жанр
    4. Създаване на собствен корпус
    5. Речник за произнасяне
    6. Кутия за обувки и кутия за инструменти Лексикони
    7. Сетивност и синоними
    8. Йерархии
    9. Лексикални връзки: мероними, холоними
    10. Семантично сходство
  2. Обработка на необработен текст
    1. Печат
    2. Структуриране
    3. Извличане на части от низ
    4. Accessиндивидуални герои
    5. Търсене, замяна, разделяне, присъединяване, индексиране и т.н.
    6. Използване на регулярни изрази
    7. Откриване на модели на думи
    8. Протичане
    9. Токенизация
    10. Нормализиране на текст
    11. Word Сегментиране (особено на китайски)
  3. Категоризиране и маркиране Words
    1. Маркирани Corpora
    2. Маркирани токени
    3. Набор от части на речта
    4. Python Речници
    5. Words към Propertieis е картографиране
    6. Автоматично маркиране
    7. Определяне на категорията на Word (морфологичен, синтактичен, семантичен)
  4. Текстова класификация (Machine Learning)
    1. Контролирана класификация
    2. Сегментиране на изречението
    3. Кръстосано валидиране
    4. Дървета на решенията
  5. Извличане на информация от текст
    1. Нарязване
    2. Дрънкане
    3. Етикети срещу дървета
  6. Анализиране на структурата на изречението
    1. Безконтекстна граматика
    2. Парсери
  7. Изграждане на граматики, базирани на функции
    1. Граматически характеристики
    2. Структури на характеристиките на обработката
  8. Анализиране на значението на изреченията
    1. Семантика и логика
    2. Пропозиционална логика
    3. Логика от първи ред
    4. Семантика на дискурса
  9. Управление на езикови данни
    1. Формати на данни (лексикон срещу текст)
    2. Метаданни

Изисквания

Основни познания по Python

 28 Часа

Брой участници


Цена за участник

Oтзиви от потребители (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории