Plan du cours

Introduction

  • Aperçu des caractéristiques et de l'architecture de TextBlob
  • Principes de base du NLP

Mise en route

  • Installation de TextBlob
  • Importer des bibliothèques et des données

Construire des modèles de classification de texte

  • Chargement de données et création de classificateurs
  • Évaluation des classificateurs
  • Mise à jour des classificateurs avec de nouvelles données
  • Utilisation d'extracteurs de caractéristiques

Exécution de tâches de TAL à l'aide de TextBlob

  • La tokenisation
  • Word Intégration des réseaux
  • Extraction de phrases nominales
  • Marquage des parties du discours
  • Analyse de sentiment
  • Correction orthographique
  • Traduction et détection de la langue

API et implémentations avancées

  • Analyseurs de sentiments
  • Tokenizers
  • Répertoires de phrases nominales
  • Étiqueteurs POS
  • Parseurs
  • Blobber

Résolution des problèmes

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des concepts de la PNL
  • Une expérience de la programmation Python.

Audience

  • Scientifiques des données
  • Développeurs
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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