Natural Language Processing

Doświadczenie w NLP nie jest wymagane.

Wymagane: Znajomość dowolnego języka programowania (Java, Python, PHP, VBA, itd...).

Oczekiwane: Przyzwoite umiejętności matematyczne (poziom A), zwłaszcza w zakresie prawdopodobieństwa, statystyki i rachunku różniczkowego.

Korzystne: Znajomość wyrażeń regularnych.

Ten kurs został zaprojektowany dla osób zainteresowanych wydobywaniem znaczenia z tekstu pisanego w języku angielskim, chociaż wiedza może być również stosowana w innych językach ludzkich.

Kurs obejmuje sposoby wykorzystania tekstu napisanego przez ludzi, takiego jak posty na blogach, tweety itp.

Na przykład analityk może skonfigurować algorytm, który automatycznie wyciągnie wnioski na podstawie obszernego źródła danych.

Krótkie wprowadzenie do metod NLP

• tokenizacja słów i zdań
• klasyfikacja tekstu
• analiza nastrojów
• korekta pisowni
• ekstrakcja informacji
• parsowanie
• ekstrakcja znaczenia
• odpowiadanie na pytania

Przegląd teorii NLP

• prawdopodobieństwo
• statystyka
• uczenie maszynowe
• modelowanie języka n-gramów
• naiwny bayes
• klasyfikatory maksymalne
• modele sekwencji (ukryte modele Markowa)
• zależność probabilistyczna
• parsowanie składowe
• wektorowo-przestrzenne modele znaczenia