【Udemy中英字幕】NLP in Python: Probability Models, Statistics, Text Analysis

Python 中的 NLP：概率模型、统计、文本分析

掌握语言模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯方法和情感分析在实际应用中的应用

讲师：Meta Brains

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您将学到什么

• 设计和部署完整的情绪分析流程，用于分析客户评论，结合基于规则和机器学习的方法
• 掌握文本预处理技术和特征提取方法，包括 TF-IDF、Word Embeddings，并实现自定义文本分类系统
• 使用概率方法开发可用于生产的命名实体识别系统，并将其与 spaCy 等现代 NLP 库集成
• 使用贝叶斯方法创建和训练复杂的语言模型，包括用于文本分析的朴素贝叶斯分类器和贝叶斯网络
• 构建一个综合性的电子商务评论分析系统，将情绪分析、实体识别和主题建模结合到实际应用中
• 使用 Python 从头构建和实现基于概率的自然语言处理模型，包括 N-gram、隐马尔可夫模型和 PCFG

探索相关主题

要求

• 基本 Python 编程经验 – 熟悉函数、循环和数据结构。无需高级 Python 知识。
• 了解基本概率和统计概念（平均值、方差、分布）。高中数学水平就足够了。
• 安装了 Python 3.7+ 的计算机。课程的设置部分将介绍所有必需的库。
• 对数据结构和算法有基本的了解。如果你能使用 Python 中的列表和字典，那么你已经准备好了。
• 无需任何自然语言处理或机器学习经验 – 我们将从头开始构建。
• 欢迎完全的初学者！每个概念都通过实际示例和指导项目逐步解释。这些要求：设定现实的期望保持低门槛指定确切的技术需求鼓励初学者加入强调课程的支持方法您希望我调整这些要求中的任何一个以更好地匹配您的目标受众吗？CopyRetryClaude 可能会犯错误。请仔细检查答案。

描述

通过这门全面的实践课程释放自然语言处理 (NLP) 的强大功能，该课程侧重于使用 Python 的基于概率的方法。无论您是数据科学家、软件工程师还是 ML 爱好者，本课程都将通过实际的真实项目和练习将您从初学者转变为自信的 NLP 从业者。

从基本的文本处理技术开始，您将逐步掌握隐马尔可夫模型、概率上下文无关语法和贝叶斯方法等高级概念。与其他只涉及表面的课程不同，我们深入探讨了支持现代 NLP 应用程序的概率基础，同时保持内容的易懂性和实用性。

本课程的独特之处在于其基于项目的方法。您将构建：

• 完整的文本预处理流程

• 使用 N-gram 的自定义语言模型

• 使用隐马尔可夫模型进行词性标注

• 电子商务评论的情感分析系统

• 使用概率方法的命名实体识别模型

通过每个部分精心设计的迷你项目和全面的顶点项目，您将获得使用基本 NLP 库和框架的实践经验。您将学习实现各种概率模型，从基本的朴素贝叶斯分类器到使用潜在狄利克雷分配的高级主题建模。

在本课程结束时，您将拥有丰富的 NLP 项目组合，并有信心应对现实世界的文本分析挑战。您不仅会了解如何使用流行的 NLP 工具，还会了解它们背​​后的概率原理，从而为您适应这个快速发展领域的新发展奠定基础。

无论您是想提升自己在数据科学领域的职业前景、提高组织的文本分析能力，还是仅仅想了解现代 NLP 系统背后的数学原理，本课程都能完美平衡理论与实践

本课程适合哪些人：

• 希望将文本处理和自然语言分析添加到其技能组合中的数据科学家和分析师，尤其是那些从事客户反馈或文档分析工作的人
• 希望转向自然语言处理的软件开发人员，尤其是那些有兴趣在其应用程序中构建文本分析功能的开发人员
• 寻求专注于基于概率的语言模型和用于生产环境的文本分类系统的机器学习工程师
• 计算机科学、语言学或数据科学领域的学生和学者，希望获得实际 NLP 实施和真实项目实践经验
• 需要从文本数据（例如客户评论、社交媒体帖子或商业文档）中提取有意义的见解的商业智能专业人员
• 任何领域处理文本数据并希望自动执行文本分析任务的行业专业人士，即使编程经验有限