Kembangkan aplikasi NLP Anda dengan bantuan deep learning, NLTK, dan TensorFlow
Fitur Utama
-
Menenun jaringan saraf menjadi aplikasi linguistik di berbagai platform
-
Lakukan tugas NLP dan latih modelnya menggunakan NLTK dan TensorFlow
-
Tingkatkan model NLP Anda dengan arsitektur deep learning yang kuat seperti CNN dan RNN
Kursus ini mengajarkan Anda untuk memanfaatkan model pembelajaran yang mendalam dalam melakukan berbagai tugas NLP bersama dengan menampilkan praktik terbaik dalam menghadapi tantangan NLP. Kursus ini membekali Anda dengan pengetahuan praktis untuk mengimplementasikan deep learning dalam aplikasi linguistik Anda menggunakan NLTk dan library deep learning populer Python, TensorFlow.
Kurikulum Kursus :
1. Mulai
Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah bidang pemahaman bahasa manusia dengan menggunakan komputer. Ini melibatkan analisis dan volume besar data bahasa alami menggunakan komputer untuk mendapatkan makna dan nilai konsumsi dalam aplikasi dunia nyata.
2. Klasifikasi Teks dan Penandaan POS Menggunakan NLTK
Natural Language Toolkit (NLTK) adalah pustaka Python untuk menangani tugas pemrosesan bahasa alami (NLP), mulai dari membagi kata atau kalimat hingga melakukan tugas tingkat lanjut, seperti mengurai tata bahasa dan mengklasifikasikan teks.
3. Deep Learning dan TensorFlow
Aplikasi yang memanfaatkan pemrosesan bahasa alami (NLP) telah mulai mendekati akurasi tingkat manusia dalam tugas-tugas seperti terjemahan bahasa, ringkasan teks, dan teks-ke-ucapan, karena adopsi model pembelajaran yang mendalam.
4. Penyematan Semantik Menggunakan Model
Dalam kursus ini, kita akan membahas motivasi untuk memahami hubungan semantik antar kata, dan kita akan membahas pendekatan untuk mengidentifikasi hubungan tersebut. Dalam prosesnya, kita akan mendapatkan representasi vektor untuk kata-kata, yang memungkinkan kita membuat representasi vektor pada dokumen.
5. Klasifikasi Teks Menggunakan LSTM
Klasifikasi teks adalah tugas untuk menandai teks bahasa alami atau teks tidak terstruktur ke salah satu kategori dari himpunan yang telah ditentukan sebelumnya. Mengidentifikasi sentimen positif-negatif dalam ulasan produk, mengkategorikan artikel berita, dan menyegmentasikan pelanggan berdasarkan percakapan mereka tentang produk.
