Natural Language Processing fr Data Science mit Python

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Willkommen zum Natural Language Processing Kurs! Dieser Kurs wurde als deine vollstndige Online-Anleitung entworfen, um dir die Verwendung von Natural Language Processing mit der Programmiersprache Python zu erklren. “Es wird alles sehr verstndlich erklrt und die Stimme ist sehr angenehm.” (L. Lafleur)Wir beginnen mit den Grundlagen, du wirst lernen wie man Text- und PDF-Dateien mit Python ffnet und damit arbeitet, und lernen wie man Regular Expressions verwendet, um nach benutzerdefinierten Mustern innerhalb von Textdateien zu suchen. Danach sehen wir uns die Grundlagen von Natural Language Processing an. Dafr werden wir die Natural Language Toolkit Bibliothek fr Python verwenden, sowie die neueste Version der Spa Cy Bibliothek fr schnelle Tokenisierung, Parsing, Entity Recognition und Lemmatisierung von Text. Du wirst fundamentale NLP Konzepte verstehen, wie zum Beispiel Wortstammerkennung (Stemming), Lemmatisierung, Stopp-Wrter, Phrasenabgleich, Tokenisierung und mehr! Danach schauen wir uns Part-of-Speech Tagging an, wobei deine Python Skripte in der Lage sein werden, Wrter im Text automatisch den zugehrigen Sprachbestandteilen (z. B. Nomen, Verben und Adjektive) zuzuordnen, was ein wesentlicher Bestandteil beim Erstellen intelligenter Sprachsysteme ist. Wir werden auch mehr ber Named Entity Recognition erfahren, was es deinem Code mglich macht, Konzepte wie Geld, Zeit, Unternehmen, Produkte und mehr zu verstehen, nur auf Basis der Textinformation. Durch aktuellste Visualisierungs-Bibliotheken knnen wir diese Beziehungen in Echtzeit beobachten. Dann werden wir dazu bergehen, Machine Learning mit Scikit-Learn zu verstehen, um Textklassifizierung auszufhren. Unter anderem werden wir die automatische Erstellung von Machine Learning Systemen behandeln, die positive von negativen Filmkritiken unterscheiden knnen, oder Spam von echten Emails. Wir werden dieses Wissen weiter vertiefen und durch komplexere unberwachte Lernmethoden fr NLP, wie Themenmodellierung, wobei unsere Machine Learning Modelle Themen und grobe Konzepte aus rohen Textdaten herausarbeiten knnen. Dieser Kurs deckt auch fortgeschrittene Themen ab, wie die Stimmungsanalyse von Text mit der NLTK Bibliothek, und die Erstellung von semantischen Wortvektoren mit dem Algorithmus Word2Vec. In diesem Kurs gib es einen ganzen Abschnitt fr aktuellste fortgeschrittene Themen, wie Deep Learning zur Erstellung deines eigenen Chat Bots! All das bekommst du mit einer 30 Tage Geld-zurck-Garantie, daher kannst du den Kurs risikofrei ausprobieren! Worauf wartest du noch?Wir sehen uns im Kurs, Ren