【Udemy中英字幕】NLP with Python Masterclass: Unlock the Power of Language AI

Python 大师班中的 NLP：释放语言 AI ​​的力量

使用 Python 学习 NLP 技术和应用，从数据预处理到构建高级机器学习模型

讲师：Peter Alkema

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您将学到什么

• 掌握数据预处理技术：培养使用 Python 和基本库清理、标记和预处理 NLP 任务的文本数据的技能。
• 实现 NLP 模型：熟练构建和部署各种 NLP 模型，包括 N-grams、TF-IDF 和 Word Embeddings。
• 在 NLP 中应用机器学习：理解和实施机器学习技术，如循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM)
• 创建实用的 NLP 应用程序：学习设计和实现实用的 NLP 应用程序，如文本摘要、情感分析和推荐

探索相关主题

• 自然语言处理 (NLP)
• 数据科学
• 发展

要求

• 建议具备 Python 编程基础知识，以便充分受益于本课程。熟悉基本的机器学习概念也会有所帮助，但并非强制性要求。

描述

您是否想知道您最喜欢的搜索引擎如何准确理解您正在寻找的内容，或者 Siri 和 Alexa 等虚拟助手如何理解您的语音命令？欢迎来到迷人的自然语言处理 (NLP) 世界，在这里，机器经过训练可以理解人类语言并与之互动。

想象一下 Sarah，一位崭露头角的数据科学家，她一直对算法如何理解人类语言很感兴趣。她梦想创建能够总结文章、翻译语言甚至分析社交媒体帖子情绪的应用程序。但每次她开始学习 NLP 时，她都会被各种各样的技术和工具弄得不知所措。这听起来熟悉吗？

在这门关于使用 Python 进行自然语言处理的综合课程中，我们将带您从基础到 NLP 的高级应用，指导您完成每一步。无论您是像 Sarah 一样的初学者，还是想要深入了解 NLP 的经验丰富的程序员，本课程都旨在为您提供成功所需的技能和知识。

第 1 部分：NLP 简介

我们从基础知识开始，确保您了解什么是 NLP 以及为什么它在当今世界至关重要。您将探索 NLP 的历史并发现其众多应用，从聊天机器人到自动翻译等等。

第 2 节：核心概念和技术

接下来，我们将深入研究 NLP 的核心概念和技术。您将了解 NLP 中的不同机器学习变体以及如何使用示例数据集。我们介绍了 NLTK 等基本 Python 库，并演示了它们在 NLP 项目中的使用。此外，您还将掌握用于数据清理的正则表达式 (Re)，这是准备文本数据进行分析的关键步骤。

第 3 节：数据预处理

有效的 NLP 始于干净的数据。在本节中，我们将介绍您需要的数据预处理技术。您将了解标记化（将文本分解为有意义的单元的过程），并探索词干提取和词形还原之间的差异。我们将指导您完成整个数据清理过程，确保您做好充分准备来处理任何数据集。

第 4 节：N-gram 和语言模型

理解和实现 N-gram 对许多 NLP 应用至关重要。在这里，我们将解释什么是 N-gram 以及它们在语言建模中的作用。您还将学习如何使用 NLTK 创建和使用 N-gram，为更高级的 NLP 模型奠定坚实的基础。

第 5 节：高级 NLP 技术

除了基础知识之外，我们还将向您介绍高级 NLP 技术，例如 TF-IDF、词向量以及 RNN 和 LSTM 等神经网络模型。这些强大的工具将使您能够执行复杂的文本分析并生成更准确的预测和见解。

第 6 节：实际应用

本课程最终将介绍 NLP 的实际应用。您将构建真实项目，例如文本摘要工具、情感分析系统和推荐引擎。在本节结束时，您将拥有创建可部署在各个领域的功能性 NLP 应用程序的实践经验。

第 7 节：最终项目和顶点项目

在最后一部分，你将在毕业设计中运用所学的一切。这个项目将挑战你开发一个全面的 NLP 解决方案，展示你的技能，并为

本课程适合哪些人：

• 有抱负的数据科学家：希望专攻 NLP 并提高数据科学技能的个人。
• 机器学习爱好者：对将机器学习技术应用于文本数据和语言处理感兴趣的人。
• 软件开发人员：寻求将 NLP 功能融入其应用程序和项目的专业人士。
• 研究人员和学者：想要了解 NLP 的最新进展并将其应用于研究的学者。
• 技术企业家：旨在开发利用 NLP 技术的新产品或服务的创新者。