Python for Natural Language Generation (NLG)

• Python doświadczenie w programowaniu

Publiczność

• Programiści
• Naukowcy zajmujący się danymi

Generowanie języka naturalnego (NLG) polega na wytwarzaniu tekstu lub mowy w języku naturalnym przez komputer.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak używać Python do tworzenia wysokiej jakości tekstu w języku naturalnym, budując od podstaw własny system NLG. Przeanalizowane zostaną również studia przypadków, a odpowiednie koncepcje zostaną zastosowane w projektach laboratoryjnych na żywo do generowania treści.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Używać NLG do automatycznego generowania treści dla różnych branż, od dziennikarstwa, przez nieruchomości, po raporty pogodowe i sportowe.
• Wybierać i organizować treści źródłowe, planować zdania i przygotowywać system do automatycznego generowania oryginalnych treści.
• Zrozumienie potoku NLG i zastosowanie odpowiednich technik na każdym etapie.
• Zrozumienie architektury systemu generowania języka naturalnego (NLG).
• Wdrożenie najbardziej odpowiednich algorytmów i modeli do analizy i porządkowania.
• Pobieranie danych z publicznie dostępnych źródeł danych, a także z wyselekcjonowanych baz danych w celu wykorzystania ich jako materiału do generowania tekstu.
• Zastąpienie ręcznych i pracochłonnych procesów pisania komputerowo generowanym, zautomatyzowanym tworzeniem treści.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do generowania języka naturalnego (NLG)

• Przegląd NLG i jego zastosowań
• Zrozumienie potoku NLG
• Wprowadzenie do Python bibliotek dla NLG

Gromadzenie i przygotowywanie danych

• Zbieranie danych z różnych źródeł
• Czyszczenie i wstępne przetwarzanie danych tekstowych
• Organizowanie treści do generowania

Modelowanie języka dla NLG

• Wprowadzenie do modeli językowych
• Trenowanie modelu językowego do generowania tekstu
• Dostrajanie modeli językowych przy użyciu SpaCy i NLTK

Planowanie zdań i struktury tekstu

• Planowanie struktury zdań i przepływu treści
• Używanie szablonów do generowania tekstu
• Dostosowywanie struktury tekstu na podstawie przypadków użycia

Generowanie treści i przetwarzanie końcowe

• Generowanie tekstu z ustrukturyzowanych danych
• Ocena i udoskonalanie wygenerowanej zawartości
• Przetwarzanie końcowe i formatowanie danych wyjściowych

Zaawansowane techniki NLG

• Wykorzystanie sieci neuronowych do generowania tekstu (np. modele GPT)
• Obsługa kontekstu i spójności w generowanym tekście
• Odkrywanie rzeczywistych aplikacji i studiów przypadku

Projekt końcowy: Tworzenie systemu NLG

• Definiowanie zakresu projektu
• Budowanie i wdrażanie systemu NLG
• Testowanie i ocena systemu

Podsumowanie i kolejne kroki