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NLP 관련 Python 패키지 개요

 

NLP 소개(물론 Python의 예)

    간단한 텍스트 조작 텍스트 검색 Words 계산 텍스트를 Words 어휘 분산으로 분할
복잡한 구조 처리 목록에 텍스트 표시
  • 인덱싱 목록
  • 배열
  • 바이그램
  • 빈도 분포
  • Word를 사용한 조건부
  • Word 비교(startswith, endwith, islower, isalpha 등...)
  • 자연어 이해 Word 감각 명확화
  • 대명사 해결
  • 기계 번역(통계, 규칙 기반, 리터럴 등...)
  • 수업 과정
  • 예에서 Python의 NLP
  • 텍스트 말뭉치 및 어휘 자원에 액세스 말뭉치를 위한 공통 소스 조건부 빈도 분포 장르별로 계산 Word 자신의 말뭉치 만들기 사전 발음 신발 상자 및 도구 상자 어휘 감각 및 동의어 계층 어휘 관계: Meronyms, Holonyms 의미 유사성
  • 원시 텍스트 인쇄 처리
  • 잘림

      문자열의 일부 추출
    Access개별 문자 사용
  • Search생성, 교체, 분할, 결합, 인덱싱 등...
  • 정규식 사용
  • 단어 패턴 감지
  • 형태소 분석
  • 토큰화
  • 텍스트 정규화
  • Word 세분화(특히 중국어)
  • 분류 및 태그 지정 Word 태그된 말뭉치
  • 태그된 토큰
  • 품사 태그 세트
  • Python 사전
  • Word를 속성에 매핑
  • 자동 태그 지정
  • Word의 범주 결정(형태론적, 구문론적, 의미론적)
  • 텍스트 분류(Machine Learning) 지도 분류
  • 문장 분할
  • 교차 검증
  • 의사결정 트리
  • 텍스트 청킹에서 정보 추출
  • 칭칭
  • 태그 대 트리
  • 문장 구조 문맥 자유 문법 분석
  • 파서
  • 기능 기반 문법 구축 문법 기능
  • 기능 구조 처리
  • 문장의 의미 분석 의미론 및 논리
  • 명제논리
  • 1차 논리
  • 담화 의미론
  • 언어 데이터 데이터 형식 관리(어휘 대 텍스트)
  • Metadata
  • Requirements

    Python의 기본 지식

      28 Hours
     

    Number of participants


    Starts

    Ends


    Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
    Open Training Courses require 5+ participants.

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