Варианты использования обработки естественного языка

1. Освойте обработку естественного языка в 2022 году с лучшими ресурсами

Как уже упоминалось ранее, глубокое обучение — это подобласть машинного обучения. Он гораздо более обобщен, поскольку дает обобщенные прогнозы по сравнению с традиционным машинным обучением благодаря внедрению искусственных нейронных сетей или ИНС. Практика НЛП с глубоким обучением — важный шаг к карьере в области искусственного интеллекта и науки о данных. В настоящее время почти каждое реальное приложение ИИ построено на основе архитектуры глубокого обучения (нейронной сети). Это дает очень обобщенную производительность и фантастическую точность на реальных данных.

Категории:Карьера, НЛП

Уровень: средний

Ссылка на всю статью: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2022/01/master-natural-language-processing-in-2022-with-best-resources/

2. Библиотека шаблонов для обработки естественного языка в Python

В Интернете можно найти самые разные данные. Данные могут быть числами, изображениями, текстом, звуком и т. д. Огромное количество данных, доступных онлайн и генерируемых, огромно. Огромный объем текстовых данных может быть ошеломляющим для анализа и понимания.

Категории: библиотеки, НЛП, Python

Уровень:продвинутый

Ссылка на всю статью: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/11/pattern-library-for-natural-language-processing-in-python/

3. Введение в стемминг в обработке естественного языка

Джули Бет Ловинс написала первый опубликованный стеммер в 1968 году. Эта статья была новаторской для своего времени и оказала значительное влияние на последующие усилия в этой области. В ее статье упоминаются три предыдущие крупные попытки создания алгоритмов выемки: одну предпринял профессор Джон В. Тьюки из Принстонского университета, другую Майкл Леск из Гарвардского университета под руководством профессора Джерарда Салтона, а третью — алгоритм, разработанный Джеймсом Л. Долби из Консультанты по НИОКР в Лос-Альтос, Калифорния.

Категории: НЛП, Python, Текст

Уровень: начинающий

Ссылка на всю статью: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/11/an-introduction-to-stemming-in-natural-language-processing/

4. Построение языковых моделей в НЛП

Языковая модель в НЛП — это вероятностная статистическая модель, которая определяет вероятность появления заданной последовательности слов в предложении на основе предыдущих слов. Это помогает предсказать, какое слово с большей вероятностью появится следующим в предложении. Следовательно, он широко используется в системах интеллектуального ввода текста, распознавании речи, машинном переводе, исправлении орфографии и т. Д. Входными данными для языковой модели обычно является обучающий набор примеров предложений.

Категории:развертывание модели, НЛП, проект

Уровень: начальный

Ссылка на всю статью: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2022/01/building-language-models-in-nlp/

5. Введение в обработку естественного языка и токенизацию

Keras — это API, разработанный не для машин, а для людей. Keras снижает когнитивную нагрузку, предлагая согласованные и простые API. Это также уменьшает количество действий, требуемых пользователями для общего варианта использования. Документация, предоставляемая Keras, является подробной и обширной, помогая разработчикам легко воспользоваться преимуществами. Это наиболее используемая библиотека глубокого обучения, которую также используют НАСА, ЦЕРН и многие другие организации по всему миру. .

Категории: НЛП, питон

Уровень:продвинутый

Ссылка на всю статью: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2022/01/introduction-to-natural-language-processing-and-tokenization/

6. Руководство по автоматизированному глубокому/машинному обучению для обработки естественного языка: прогнозирование текста

Эта статья начинается с обсуждения основ обработки естественного языка (NLP), а затем демонстрируется использование автоматизированного машинного обучения (AutoML) для построения моделей для прогнозирования тональности текстовых данных. Другие приложения НЛП предназначены для перевода, распознавания речи, чат-бота и т. д. Вы можете подумать, что эта статья носит общий характер, потому что в Интернете есть много руководств по НЛП и анализов настроений. Но эта статья пытается показать что-то другое.

Категории: Глубокое обучение, Руководство, Машинное обучение, НЛП, Программирование, Python

Уровень: продвинутый

Ссылка на всю статью: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/11/a-guide-to-automated-deep-machine-learning-for-natural-language- обработка-текст-предсказание/

7. Алгоритм быстрого извлечения ключевых слов (RAKE) в обработке естественного языка

В области машинного обучения, благодаря «Нет бесплатных обедов» (NFL), у нас есть несколько вариантов алгоритмов для решения проблемы. Это благо? К сожалению, это не так. Нельзя бегать за всем меню фуршета. Пока я работал над проектом, основанным на НЛП, именно это и произошло со мной.

Категории:Алгоритм, НЛП, Текст

Уровень: продвинутый

Ссылка на всю статью: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/10/rapid-keyword-extraction-rake-algorithm-in-natural-language-processing/

8. Очистка и предварительная обработка текстовых данных с помощью библиотеки NeatText

Неструктурированные текстовые данные могут быть проблемой при решении задач НЛП. Необходимо предварительно обработать любые неструктурированные текстовые данные, чтобы мы могли построить эффективную модель НЛП. Следовательно, предварительная обработка текстовых данных является важным шагом при построении любой модели НЛП. Преобразование текста в числа важно, поскольку модели машинного обучения принимают в качестве входных данных только числа. Поэтому необходимо преобразовать строковые объекты (текст) в объекты «int». Существует множество способов предварительной обработки текста. Один из способов — жестко кодировать каждый шаг и обрабатывать текстовые данные с помощью этого кода. Другой способ — использовать любой пакет обработки естественного языка, который делает всю работу за нас с помощью простых команд. Одним из таких пакетов является NeatText.

Категории: библиотеки, НЛП, Python, текст

Уровень: начинающий

Ссылка на всю статью: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/10/cleaning-and-pre-processing-textual-data-with-neattext-library/

9. Предварительная обработка текста в Python — начало работы с НЛП

НЛП или обработка естественного языка — это наука об обработке, понимании и генерации человеческого языка машинами. С помощью НЛП информацию можно извлекать из неструктурированных данных, обучать генерировать ответы на человеческие запросы, классифицировать текст по соответствующим категориям. Новостные статьи, сообщения в социальных сетях и онлайн-обзоры — вот некоторые из общедоступных источников, богатых информацией. НЛП используется для извлечения осмысленной информации из этих источников, но обучение алгоритмов НЛП непосредственно на тексте в его свободной форме может вызвать много шума и добавить ненужную сложность.

Категории:наука о данных, НЛП, Python, текст

Уровень: начинающий

Ссылка на всю статью: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/08/text-preprocessing-in-python-getting-started-with-nlp/

Заключение

Я надеюсь, что вы нашли этот пост в блоге проницательным. Пожалуйста, поделитесь ею со своими друзьями и семьей и подпишитесь на мой блог Keeping Up With Data Science, чтобы получать больше информативного контента о науке о данных прямо в свой почтовый ящик. Вы можете связаться со мной в Twitter и LinkedIn. Я довольно активен там, и я буду рад поговорить с вами. Пожалуйста, не стесняйтесь оставлять свои отзывы в комментариях, которые помогают мне улучшить качество моей работы. Я буду продолжать делиться большим количеством контента по мере того, как буду расти и становиться специалистом по данным. До следующего раза, Продолжайте работать и идти в ногу с наукой о данных. Удачного обучения 🙂