План на курса

Преглед на Python пакета, свързани с НЛП

 

Въведение в НЛП (примери в Python разбира се)

    Проста манипулация на текст Търсене Броене на текст Words Разделяне на текстове на Words Лексикална дисперсия
Обработка на сложни структури. Представяне на текст в списъци
  • Списъци за индексиране
  • Колокации
  • Биграми
  • Честотни разпределения
  • Условни с Words
  • Сравняване на Words (startswith, endswith, islower, isalpha и т.н...)
  • Разбиране на естествен език Word Смислово разграничаване
  • Местоимение Резолюция
  • Машинни преводи (статистически, базирани на правила, буквални и т.н.)
  • Упражнения
  • НЛП в Python в примери
  • Достъп до текстови корпуси и лексикални ресурси Общи източници за корпуси Условно честотно разпределение Преброяване Words по жанр Създаване на собствен корпус Произношение Речник Кутия за обувки и Кутия с инструменти Лексикони Сенсове и синоними Йерархии Лексикални връзки: Мероними, Холоними Семантично сходство
  • Печат на обработка на необработен текст
  • Структуриране

      Извличане на части от низ
    Accessиндивидуални символи
  • Searchингиране, заместване, разделяне, съединяване, индексиране и т.н.
  • Използване на регулярни изрази
  • Откриване на модели на думи
  • Протичане
  • Токенизация
  • Нормализиране на текст
  • Word Сегментиране (особено на китайски)
  • Категоризиране и маркиране Word на маркирани корпуси
  • Маркирани токени
  • Набор от части на речта
  • Python Речници
  • Words към Propertieis е преобразуване
  • Автоматично маркиране
  • Определяне на категорията на Word (морфологичен, синтактичен, семантичен)
  • Текстова класификация (Machine Learning) Контролирана класификация
  • Сегментиране на изречението
  • Кръстосано валидиране
  • Дървета на решенията
  • Извличане на информация от фрагментиране на текст
  • Дрънкане
  • Етикети срещу дървета
  • Анализиране на структурата на изречението Контекст Безплатна граматика
  • Парсери
  • Изграждане на граматики, базирани на функции. Граматични характеристики
  • Структури на характеристиките на обработката
  • Анализиране на значението на семантиката и логиката на изреченията
  • Пропозиционална логика
  • Логика от първи ред
  • Семантика на дискурса
  • Управление на формати на данни за лингвистични данни (лексикон срещу текст)
  • Метаданни
  • Изисквания

    Основни познания по Python

      28 Hours
     

    Брой участници


    Започва

    Свършва


    Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
    Open Training Courses require 5+ participants.

    Oтзиви от потребители (1)

    Свързани Kурсове

    Kivy: Building Android Apps with Python

      7 Hours

    Свързани Kатегории