مقدمه ای بر NLP با استفاده از R

مدرس Mark Niemann-Ross

انتشار 2023/05/19

مدت زمان 2h 32m

سطح مناسب همه

فایل تمرینی دارد

آموزش Introduction to NLP Using R

پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی از مهمترین اجزای هوش مصنوعی است. این به شما امکان می دهد تا حجم زیادی از داده ها را در قالب زبان طبیعی پردازش، تجزیه و تحلیل و درک کنید. در این دوره، مربی مارک نیمن راس به شما نشان می دهد که چگونه با استفاده از R، زبان برنامه نویسی محبوب برای محاسبات آماری و گرافیک، پیاده سازی الگوریتم های NLP را شروع کنید.اصول دستکاری ماتریس ها و تولید آمار، هر دو را بررسی کنید. که هسته اصلی NLP موفق هستند. نحوه استفاده از ابزارها و چارچوب‌های متن‌کاوی مانند tm، quanteda، و tidytext و همچنین کار با corpora، منابع و دیگر انواع ابرداده سند NLP را بیاموزید. Mark بهترین روش‌ها را برای پیش‌پردازش متن در آماده‌سازی برای NLP، ایجاد داده‌های ساختاریافته، اعمال آمار در متن، انجام تجزیه و تحلیل احساسات، تجسم مجموعه‌های داده، و موارد دیگر را پوشش می‌دهد.

Natural Language Processing (NLP) R (Programming Language)

Introduction

Welcome to natural language processing with R ()

Skills and tools you’ll need to be successful in this course ()

1. Up and Running with tm

What is tm and why do you need it? ()

tm documentation walk-through ()

Real-world NLP with tm ()

Real-world NLP with quanteda ()

Real-world NLP with tidytext ()

2. Corpora and Sources

Understanding corpora and sources ()

Examining corpora ()

Examining sources ()

Custom sources ()

Combining and subsetting corpora ()

3. Working with NLP Metadata

Working with document metadata ()

Make useful metadata ()

Finding and filtering based on metadata ()

4. Preprocessing Text in Preparation for NLP

Transformations ()

Stop words ()

Stemming ()

Lemmatization ()

Tokenization ()

Ngrams ()

Part of speech tagging ()

5. Create Structured Data

Understanding the document-term matrix ()

Create the document-term matrix ()

Weighting the document-term matrix ()

Focus the document-term matrix ()

6. Apply Statistics to Text

Word and document frequency ()

Hierarchical clustering ()

Associated terms ()

7. Sentiment Analysis

What is sentiment analysis? ()

Real-world example of sentiment analysis ()

Sentiment datasets ()

Sentiment tools ()

8. Visualizing Natural Language Processing

Plotting text mining ()

Plotting Zipf’s and Heap’s Law ()

Word clouds ()

Conclusion

Your next steps in NLP ()

Ex_Files_Introduction_to_NLP_Using_R.zip (13.2 MB)

دانلود فایل فشرده

با توجه به امکانات آموزش و همچنین امکانات بسته انتخاب شده لینک دانلود فایل فشرده آماده خواهد شد. با در نظر داشتن این شرایط لطفا بسته مورد نظر خود را انتخاب کرده و روی دکمه درخواست لینک دانلود کلیک کنید

در حال به روزرسانی اطلاعات

درخواست لینک دانلود

در حال به روزرسانی اطلاعات

لطفا قبل از فعالسازی لینک دانلود به موارد زیر توجه کنید:

پسورد فایل‌های فشرده است.
لینک‌های آماده شده تا 8 روز پس از فعالسازی منقضی خواهند شد.
حجم فایل‌ها تخمینی هستند.
در صورتی که لینک دانلود تا 15دقیقه پس از درخواست آماده نشد، از بخش پشتیبانی پیگیری نمایید.

مسیرهای یادگیری آموزش مقدمه ای بر NLP با استفاده از R

یکی از مهمترین مشکلات افرادی که از آموزش های آنلاین استفاده می‌ کنند این است به دلیل تعداد زیاد این آموزش ها، کاربر دچار سردرگمی شده و نمی داند از کدام آموزش بهتر است شروع کند و یا با کدام آموزش ها مهارت های خود را ارتقا دهد. داشتن یک برنامه آموزشی گام به گام میتواند کاربران را از این مشکلات رها کند. در واقع مسیرهای یادگیری مجموعه ای از آموزش ها هستند که به ترتیب اولویت در کنار هم قرار گرفته اند تا کاربران را از این سردرگمی ها نجات دهند. این مسیرها در موضوعات مختلفی دسته بندی شده‌اند که در زیر، لیستی از همه دسته بندی مسیرهایی که توسط سایت لیندا ارائه شده اند را می توانید مشاهده کنید.

آموزش Introduction to NLP Using R در 1 مسیر آموزشی قرار دارد. تخصص مورد نظر خود را انتخاب کنید، با مسیر یادگیری آن همراه شوید و حرفه ای شوید.

دانشمندان داده که به عنوان تحلیلگران داده به تمرکز شغلی جدید روی می آورند، این مسیر یادگیری را در انتقال مهارت های خود ارزشمند خواهند یافت. شما مهارت های موجود در زبان های برنامه نویسی مانند Python، SQL و R را خواهید آموخت و نحوه استفاده از آنها را در زمینه تحلیلی یاد خواهید گرفت. همچنین مهارت های قدرت را در برنامه های اصلی تجزیه و تحلیل مانند Tableau و Excel توسعه خواهید داد و در مهارت های تجسم داده ها پایه ای قوی کسب خواهید کرد.

آموزش مقدمه ای بر NLP با استفاده از R ، ایستگاه شماره 10 در مسیر یادگیری حرکت از دانشمند داده به تحلیلگر داده ، است.