Обработка естественного языка
Комплексный курс по обработке естественного языка. Изучите технологии NLP, работу с текстовыми данными, векторные представления слов, языковые модели и современные методы анализа текста.
Что вы изучите:
- Основы обработки естественного языка
- Токенизация, лемматизация и предобработка текста
- Word embeddings (Word2Vec, GloVe, FastText)
- Рекуррентные сети для NLP
- Архитектура трансформеров и BERT
- Анализ тональности и классификация текстов
- Машинный перевод и генерация текста
- Современные языковые модели
Темы курса:
Подробное описание курса
Курс "Обработка естественного языка" представляет собой комплексную программу для изучения современных методов NLP. Natural Language Processing - это одна из самых динамично развивающихся областей искусственного интеллекта, находящая применение в поисковых системах, чат-ботах, машинном переводе и анализе текстов.
Основы NLP
Вы начнете с изучения фундаментальных концепций обработки естественного языка. Изучите методы предобработки текста: токенизацию, стемминг, лемматизацию, удаление стоп-слов. Познакомитесь с различными подходами к представлению текста: Bag of Words, TF-IDF и n-граммы.
Word Embeddings и Language Models
Курс охватывает современные методы векторного представления слов. Изучите Word2Vec, GloVe и FastText - технологии, которые позволяют представлять слова в виде векторов, сохраняя их семантическое значение. Познакомитесь с контекстными эмбеддингами и языковыми моделями, такими как ELMo и BERT.
Трансформеры и современные архитектуры
Особое внимание в курсе уделяется архитектуре трансформеров, которая революционизировала NLP. Изучите механизм self-attention, работу с BERT, GPT и другими современными моделями. Познакомитесь с техниками fine-tuning предобученных моделей для решения специфических задач.
Практические применения
Курс включает изучение практических задач NLP: анализ тональности текстов, классификация документов, извлечение именованных сущностей, машинный перевод и генерация текста. Каждая тема сопровождается примерами кода и практическими проектами.
Для кого этот курс
Курс подходит для специалистов в области data science и машинного обучения, разработчиков AI-приложений, лингвистов, интересующихся компьютерной обработкой языка. Рекомендуется знание Python, основ машинного обучения и нейронных сетей.