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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/python-nlp/
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**【Coursera课程总结】用 Python 学习自然语言处理：形态素分析、tf-idf、WordVec、Doc2Vec 实践** 本课程旨在帮助初学者掌握自然语言处理（NLP）的基础知识。理解经典的 NLP 方法对于深入理解最新的人工智能技术至关重要。 **课程核心内容：** 1. **自然语言处理概览：** 课程首先通过动画形式介绍 NLP 的概念，即让机器理解人类语言的尝试。强调从经典 NLP 入手的重要性，而非直接跳入最新 AI 技术。 2. **Python 实战：** 课程将引导学员使用 Python 进行实际操作。 3. **形态素分析：** 利用 MeCab 这一形态素分析引擎，对 livedoor 新闻数据进行分词处理。 4. **向量化技术：** * **tf-idf：** 学习如何使用 tf-idf 方法将文本转换为数值向量。 * **Word2Vec/Doc2Vec：** 实践 Word2Vec 和 Doc2Vec 技术，将词语和文档进行向量化表示。 * **OpenAI Embeddings API：** 介绍并实践使用 OpenAI 提供的 Embeddings API 进行向量化。 5. **相似度计算：** 利用余弦相似度（COS 相似度）来衡量不同新闻文章之间的相似程度。 **学习目标：** 通过本课程，学员将能够： * 理解自然语言处理的基本概念和重要性。 * 掌握使用 Python 对文本进行预处理（如分词）。 * 熟悉 tf-idf、Word2Vec、Doc2Vec 等经典的文本向量化技术。 * 学习使用 OpenAI Embeddings API 进行文本向量化。 * 运用余弦相似度量化文本之间的相似性。 本课程适合希望从基础开始，系统学习自然语言处理的初学者。
本コースでは自然言語処理の基本について学んでいきます。最新のAIを理解していく上でも古典的な自然言語処理を理解しておくことは非常に重要です。自然言語処理とは、機械に人間の言葉を理解してもらう試み。いきなり最新のAIを学ぼうとするのではなくて古くから取り組まれてきた自然言語処理の領域をしっかり理解していきましょう！簡単にアニメーションで概要を理解してもらったあとは、Pythonで手を動かしながら学んでいってもらいます。まずはlivedoorニュース記事をMeCabという形態素解析エンジンで分かち書きし、tf-idfやWord2VecやDoc2Vecというアプローチでベクトル化していきます。その上でCOS類似度を使い、どの記事同士が似ているのかを見ていきます。また、OpenAIが提供するEmbeddingsAPIを使ったベクトル化方法についても触れていきます。自然言語処理を基本から理解していきましょう！
