Bimbingan Skripsi Tesis Disertasi Python | Natural Language Processing (NLP) Menggunakan Python Membuat 8 Projects

Apakah anda ingin tahu

• Bagaimana Google News mengklasifikasikan jutaan artikel berita ke dalam ratusan kategori berbeda.
• Bagaimana pengenalan ucapan Android mengenali suara Anda dengan akurasi tinggi.
• Bagaimana Google Terjemahan benar-benar menerjemahkan ratusan pasang bahasa yang berbeda satu sama lain.

Jika jawabannya “Ya”, Anda berada di jalur yang benar.

dan untuk membantu diri Anda sendiri, kami telah membuat kursus komprehensif Bagi Siswa dan Profesional untuk mempelajari Pemrosesan Bahasa Alami dari Awal

NLP – “Pemrosesan Bahasa Alami” telah menemukan ruang dalam setiap aspek kehidupan kita sehari-hari.

Internet ponsel adalah bagian integral dari kehidupan kita. Sebagian besar aplikasi Anda akan menemukan penggunaan metode NLP, dari mesin pencari Google hingga sistem rekomendasi Amazon & Netflix.

• Obrolan-bot
• Google Now, Apple Siri , Amazon Alexa
• Terjemahan Mesin
• Analisis sentimen
• Pengenalan Ucapan dan banyak lagi.

Jadi, selamat datang di kursus tentang NLP.

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dengan Python dengan 8 Proyek

Skema pembelajaran :

1 : Selamat Datang Pada bagian ini kita akan mendapatkan ide lengkap tentang apa yang akan kita pelajari di seluruh kursus dan pemahaman yang berkaitan dengan pemrosesan bahasa alami.

2 : Instalasi & Penyiapan Pada bagian ini kita akan mendapatkan lingkungan online kita penyiapan Google Colab.

3 : Dasar-dasar Pemrosesan Bahasa Alami Pada bagian ini kita akan menyelami semua tugas dasar NLP seperti Tokenisasi, Lemmatisasi, hentikan penghapusan kata, pengenalan entitas nama, penandaan bagian ucapan, dan lihat cara menerapkan dengan berbagai fungsi yang tersedia di Spacy dan NLTK perpustakaan.

4, 5, 6 : Klasifikasi Pesan Spam, Prediksi Ulasan Restoran (Baik atau buruk), IMDB, Amazon dan Klasifikasi ulasan Yelp

Di 3 bagian berikutnya kita akan menyelami kumpulan data dunia nyata untuk klasifikasi teks, deteksi spam, klasifikasi ulasan restoran, ulasan Amazon IMDb. Kami akan melihat bagaimana melakukan Pra-Pemrosesan dan membuat data Anda cocok untuk algoritma pembelajaran mesin dan menerapkan estimator Pembelajaran Mesin yang berbeda (Regresi Logistik, SVM, Pohon Keputusan) untuk mengklasifikasikan teks.

7, 8 : Peringkasan Teks Otomatis, Analisis Sentimen Twitter Pada bagian 2 ini kita akan bekerja pada penerapan NLP di dunia nyata.

Peringkasan teks otomatis, Yang memampatkan teks Anda untuk menemukan ringkasan artikel besar

Satu lagi yang akan kami kerjakan adalah menemukan sentimen dari tweet yang baru-baru ini diposting tentang beberapa kata kunci tertentu dengan bantuan Twitter API – tweepy library

9 : Dasar-Dasar Deep Learning Pada Bagian ini kita akan mendapatkan ide dasar tentang konsep Deep learning, seperti fungsi aktivasi jaringan syaraf tiruan dan cara kerja JST.

10 : Penyematan Kata Pada Bagian ini, kita akan melihat Bagaimana mengimplementasikan word2vec pada kumpulan data khusus kita, serta menggunakan Model Google yang Dilatih Sebelumnya.

11, 12 : Klasifikasi Teks dengan CNN & RNN Pada bagian ini kita akan melihat bagaimana menerapkan model deep learning tingkat lanjut seperti jaringan saraf konvolusi dan jaringan saraf berulang untuk klasifikasi teks.

13 : Pembuatan Teks Otomatis menggunakan TensorFlow, Keras dan LSTM Pada bagian ini kita akan menerapkan model LSTM berbasis jaringan saraf untuk menghasilkan teks secara otomatis.

14, 15, 16, 17 : Numpy, Pandas, Matplotlib + Pemrosesan File Pada bagian ini, untuk Anda semua yang ingin menyegarkan konsep terkait analisis data dengan library Numpy dan Pandas, Visualisasi Data dengan library Matplotlib, dan pemrosesan File Teks dan PDF Pemrosesan file.

Jadi, Ini adalah salah satu kursus terlengkap tentang pemrosesan bahasa alami,

Dan kami mengharapkan Anda mengetahui pengetahuan dasar tentang python dan rasa ingin tahu Anda untuk mempelajari berbagai teknik di dunia NLP.