Natural Language Processing

نظرة عامة

حوّل النصوص الخام إلى رؤى باستخدام Python. خلال يومين تقرأ الملفات النصية وملفات PDF، وتبحث عن الأنماط بالتعابير النمطية، وتجزّئ النصوص وتردّ الكلمات إلى جذورها وأصولها (Stemming وLemmatization) باستخدام spaCy وNLTK، وتحدّد أقسام الكلام والكيانات المسمّاة، وتصنّف المستندات، وتحلّل المشاعر، وتستخرج الموضوعات، وتتعرّف إلى دور التعلّم العميق في معالجة اللغة الطبيعية.

ما ستتعلّمه

المحتوى التقني أدناه معروضٌ باللغة الإنجليزية كما ورد في منهاج الدورة، حفاظاً على دقّة المصطلحات.

• Learn to work with Text Files with Python
• Learn how to work with PDF files in Python
• Utilize Regular Expressions for pattern searching in text
• Use Spacy for ultra fast tokenization
• Learn about Stemming and Lemmatization
• Understand Vocabulary Matching with Spacy
• Use Part of Speech Tagging to automatically process raw text files
• Understand Named Entity Recognition
• Visualize POS and NER with Spacy
• Use SciKit-Learn for Text Classification
• Use Latent Dirichlet Allocation for Topic Modelling
• Learn about Non-negative Matrix Factorization
• Use the Word2Vec algorithm
• Use NLTK for Sentiment Analysis
• Use Deep Learning to build out your own chat bot

المنهاج

لمن هذه الدورة

مستخدمو Python ذوو الخبرة في علم البيانات الذين يتعاملون مع المستندات أو آراء العملاء أو غيرها من البيانات النصية.

قبل أن تبدأ

• Introduction to Python and Python for Data Science ; Python for Machine Learning recommended