课程大纲

与 NLP 相关的 Python 包概述

 

NLP简介(当然是Python中的例子)

    简单的文本操作 搜索文本 计数 Words 将 文本拆分为 Word 词汇分散
加工复杂 结构 在列表中表示文本
  • 索引列表
  • 搭配
  • 二元组
  • 频率分布
  • 带有 Word 的条件
  • 比较 Words(startswith、endswith、islower、isalpha 等)
  • 自然语言理解 Word 意义消歧
  • 代词解析
  • 机器翻译(统计翻译、基于规则翻译、直译翻译等)
  • 习题
  • 示例中 Python 中的 NLP
  • 访问文本语料库和词汇资源 语料库的常见来源 条件频率分布 按流派计算 Words 创建自己的语料库 发音词典 鞋盒和工具箱词典 意义和同义词 层次 结构 词汇关系:同义词、全音异义词 语义相似性
  • 处理原始文本 撬动
  • 窒息

      提取字符串的各个部分
    Access个人字符
  • Searching、替换、拆分、连接、索引等...
  • 使用正则表达式
  • 检测单词模式
  • 心情
  • 代币化
  • 文本规范化
  • Word 细分(尤其是 中文)
  • 分类和标记 Words 标签 语料库
  • 标记的令牌
  • 词性标签集
  • Python 词典
  • Words 到 Propertieis 的映射
  • 自动标记
  • 确定 Word 的类别(形态学、句法学、语义学)
  • 文本分类 (Machine Learning) 监督分类
  • 句子分段
  • 交叉验证
  • 决策树
  • 从文本中提取信息 分块
  • 叮叮当当
  • 标签与树
  • 分析句子结构 上下文无关语法
  • 解析 器
  • 构建基于特征的语法 语法特征
  • 处理特征结构
  • 分析句子的含义 语义和逻辑
  • 命题逻辑
  • 一阶逻辑
  • 话语语义
  •  管理语言数据  数据格式(词典与文本)
  • 元数据
  • 要求

    Python 的基础知识

      28 小时
     

    人数


    开始

    完结


    Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
    Open Training Courses require 5+ participants.

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