由讲师进行实时指导的自然语言处理（NLP）本地培训课程通过互动讨论和动手实操演示了如何从这些数据中提取真知灼见。利用不同的编程语言如Python、R及自然语言处理（NLP）库，我们的培训结合了来自计算机科学、人工智能和计算语言学的概念和技术，以帮助学员更好地理解文本数据背后的含义。NLP培训引导学员逐步学习如何评估和应用正确的算法来分析数据并报告其重要性。
NLP培训形式包括“现场实时培训”和“远程实时培训”。现场实时培训可在客户位于中国的所在场所或NobleProg位于中国的企业培训中心进行，远程实时培训可通过交互式远程桌面进行。
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客户评论
人间识别和电路板坏点检测
王 春柱 - 中移物联网
课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
演示
中移物联网
课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
About face area.
中移物联网
课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
我确实喜欢这些练习。
Office for National Statistics
课程: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
培训师很容易解释困难和高级话题。
Leszek K
课程: Artificial Intelligence Overview
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这是我用过的最好的动手编程课程之一。
Laura Kahn
课程: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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这是我13年职业生涯中最优秀的在线培训之一。保持伟大的工作！
课程: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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最后一天。生成部分
Accenture Inc
课程: Python for Natural Language Generation
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关于NLG的主题。该团队最终能够通过有趣的主题学习新的东西，但这只是在最后一天。除了幻灯片之外，还有更多的动手活动。
Accenture Inc
课程: Python for Natural Language Generation
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我喜欢它更侧重于不同文本摘要方法的方法
课程: 用Python进行文本摘要
Machine Translated
这是我13年职业生涯中最优秀的在线培训之一。保持伟大的工作！
课程: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
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我喜欢它更侧重于不同文本摘要方法的方法
课程: 用Python进行文本摘要
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NLP (Natural Language Processing)子类别
Natural Language Processing课程大纲
在这个以讲师为主导的现场培训中，参与者将学习如何在Python构建聊天机器人。
在培训结束时，参与者将能够：
- 了解构建聊天机器人的基础知识
- 使用Python构建，测试，部署和排除各种聊天机器人的故障
听众
- 开发商
课程形式
- 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习
注意
- 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排。
该课程将介绍如何使用人类撰写的文本，如博客文章，推文等...
例如，分析师可以设置一种算法，该算法将根据广泛的数据源自动得出结论。
。
本讲师指导的现场课程的核心是从这些数据中提取见解和意义。利用 R 语言和自然语言处理 (NLP) 库, 我们将计算机科学、人工智能和计算语言学的概念和技术结合起来, 以算法方式理解文本数据背后的含义。数据样本可根据客户要求提供各种语言版本.
到本培训结束时, 学员将能够准备来自不同来源的数据集 (大小), 然后应用正确的算法分析和报告其意义
课程 的
格式
- 部分讲座、部分讨论、繁重的动手实践、偶尔的测试来衡量理解
在本次培训结束后，参与者将能够：
- 用高质量、可重用的代码解决基于文本的数据科学问题
- 运用scikit-learn的不同方面（分类、聚类、回归、降维）来解决问题
- 使用基于文本的数据建立有效的机器学习模型
- 创建一个数据集并从非结构化文本中提取特征
- 用Matplotlib可视化数据
- 构建和评估模型以获得洞察力
- 解决文本编码错误
受众
- 开发人员
- 数据科学家
课程形式
- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
在培训结束时，参与者将能够：
- 安装并配置spaCy。
- 了解spaCy的Natural Language Processing (NLP) 。
- 从大规模数据源中提取模式并获取业务洞察。
- 将spaCy库与现有Web和遗留应用程序集成。
- 将spaCy部署到实时生产环境以预测人类行为。
- 使用spaCy预处理Deep Learning文本
课程格式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在实时实验室环境中亲自实施。
课程自定义选项
- 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排。
- 要了解有关spaCy的更多信息，请访问：https：//spacy.io/
在这一由讲师引导的现场培训中，学员将学习使用Python创建一个简单的可自动生成输入文本摘要的应用程序。
在本次培训结束后，学员将能够：
- 使用一个命令行工具来总结文本。
- 使用Python库设计和创建文本摘要代码。
- 评估三个Python摘要库：sumy 0.7.0、psisummarization 1.0.4、readless 1.0.17
受众
- 开发人员
- 数据科学家
课程形式
- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
SyntaxNet是TensorFlow的神经网络自然语言处理框架。
Word 2Vec用于学习单词的矢量表示，称为“单词嵌入”。 Word 2vec是一种特别计算有效的预测模型，用于学习原始文本中的单词嵌入。它有两种形式，连续Bag-of- Word模型（CBOW）和Skip-Gram模型（Mikolov等人的第3.1和3.2章）。
使用串联，SyntaxNet和Word 2Vec允许用户从自然语言输入生成学习嵌入模型。
听众
本课程面向打算在TensorFlow图中使用SyntaxNet和Word 2Vec模型的开发人员和工程师。
完成本课程后，代表们将：
- 了解TensorFlow的结构和部署机制
- 能够执行安装/生产环境/架构任务和配置
- 能够评估代码质量，执行调试，监控
- 能够实现高级生产，如培训模型，嵌入术语，构建图形和记录
Word 2Vec是一种计算由Tomas Mikolov领导的Go ogle研究团队引入的单词矢量表示的方法。
听众
本课程面向寻求利用Deeplearning4J构建Word 2Vec模型的研究人员，工程师和开发人员。
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