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Python 中用于人工智能的自然语言处理（NLP）入门
学习ChatGPT等人工智能工具背后的NLP技术：理解、生成和分类人类语言
讲师：365 Careers, Lauren Newbould
你将学到的内容
- 人工智能中的自然语言处理
- 文本预处理技术
- 文本标注与实体抽取
- 情感分析
- 发现文本中的主题
- 文本分类
- 将文本向量化用于机器学习
课程要求
- 基础的Python编程技能
课程描述
你对人工智能和自然语言处理充满热情吗？
你是否希望从事数据科学家或人工智能工程师的职业？
如果是这样的话，那么这门课程非常适合你！
在《Python中的自然语言处理入门》课程中，你将探索处理文本数据的关键主题。无论你想创建定制的文本分类器、分析情感，还是挖掘文本中的隐藏主题，你都将了解NLP的工作原理，并掌握解决这些挑战所需的工具和概念。
自然语言处理是一个令人振奋且快速发展的领域，它从根本上改变了我们与科技的交互方式。通过本课程，你将学会解锁自然语言处理的潜力，并获得开始自己的NLP项目的知识和技能。
该课程提供高质量的全高清视频和实践性编程练习，这种格式有助于轻松理解和互动式学习。365 Data Science所有培训课程的最大优势之一就是其结构清晰。本课程也不例外。经过良好设计的课程体系将确保你拥有绝佳的学习体验。
你无需预先接受自然语言处理培训即可入门——只需具备基础的Python技能和机器学习知识即可。
这门NLP入门课程将引导你逐步完成整个项目流程。我们将涵盖模型与分析的基础知识，包括文本数据的处理和清洗，以及如何将数据整理成适用于机器学习的NLP格式。
我们将使用诸如潜在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）、Transformer模型、逻辑回归（Logistic Regression）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）和线性支持向量机（Linear SVM）等算法，以及词性（POS）标注和命名实体识别（NER）等技术。
你将通过一个综合案例研究来应用所学的新技能，我们将逐步引导你完成整个项目，涵盖以下阶段：
- 文本清洗
- 深入的内容分析
- 情感分析
- 挖掘隐藏主题
- 最终构建定制的文本分类模型
完成本课程后，你将获得一份可验证的NLP证书，并在作品集中添加一个出色的项目，展示你专业级的文本分析能力。
那么你还等什么？
点击立即购买，开启你的AI之旅！
本课程适合谁：
- 有志成为数据科学家和人工智能工程师的学习者
- 人工智能与大语言模型（LLM）学生
- 数据科学专业学生
- 数据科学家
- 任何想要学习如何进行自然语言处理的人
| 共 46 节课程 • 总时长 2 小时 53 分钟 | |
| 第一章 引言 | |
| 1. 课程介绍 | 2分39秒 |
| 2. NLP简介 | 1分36秒 |
| 3. 自然语言处理在日常生活中的应用 | 1分14秒 |
| 4. 监督式NLP与无监督式NLP | 1分46秒 |
| 第二章 文本预处理 | |
| 1. 数据准备的重要性 | 1分45秒 |
| 2. 小写 | 2分10秒 |
| 3. 移除停用词 | 3分52秒 |
| 4. 正则表达式 | 9分55秒 |
| 5. 分词 | 2分51秒 |
| 6. 词干提取 | 2分45秒 |
| 7. 词元化 | 2分21秒 |
| 8. N-gram | 3分59秒 |
| 9. 实际任务 | 10分15秒 |
| 第三章 识别词性和命名实体 | |
| 1. 文本标记 | 1分24秒 |
| 2. 词性标注 (POS tagging) | 4分25秒 |
| 3. 命名实体识别 (NER) | 3分44秒 |
| 4. 实际任务 | 9分43秒 |
| 第四章 情感分析 | |
| 1. 什么是情感分析 | 1分59秒 |
| 2. 基于规则的情感分析 | 5分24秒 |
| 3. 预训练的 Transformer 模型 | 4分2秒 |
| 4. 实际任务 | 5分42秒 |
| 第五章 文本向量化 | |
| 1. 文本的数值表示 | 1分39秒 |
| 2. 词袋模型 | 3分3秒 |
| 3. TF-IDF | 3分36秒 |
| 第六章 主题建模 | |
| 1. 主题模型是什么 | 2分55秒 |
| 2. 何时使用主题模型 | 1分33秒 |
| 3. 潜在狄利克雷分配 | 2分19秒 |
| 4. LDA 在 Python | 4分25秒 |
| 5. 潜在语义分析 | 1分39秒 |
| 6. LSA in Python | 1分21秒 |
| 第七章 构建自己的文本分类器 | |
| 1. 构建自定义文本分类器 | 56秒 |
| 2. 逻辑回归 | 4分40秒 |
| 3. 朴素贝叶斯 | 1分33秒 |
| 4. 线性支持向量机 | 2分24秒 |
| 第八章 案例研究 分类虚假新闻 | |
| 1. 介绍项目 | 3分32秒 |
| 2. 通过词性标注探索我们的数据 | 9分24秒 |
| 3. 抽取命名实体 | 4分51秒 |
| 4. 处理文本 | 8分14秒 |
| 5. 新闻类型之间的情绪是否有差异 | 5分11秒 |
| 6. 哪些主题出现在假新闻中（第一部分） | 6分11秒 |
| 7. 哪些主题出现在假新闻中（第二部分） | 5分56秒 |
| 8. 使用自定义分类器对假新闻进行分类 | 5分48秒 |
| 第九章 NLP的未来 | |
| 1. 什么是深度学习 | 3分4秒 |
| 2. 深度学习在自然语言处理中的应用 | 1分51秒 |
| 3. 非英语自然语言处理 | 1分48秒 |
| 4. NLP接下来要做什么 | 1分38秒 |
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