Plan du cours

Introduction

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

Pour commencer

  • Installation TextBlob
  • Importer des bibliothèques et des données

Construction de modèles de classification de textes

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

Effectuer des tâches NLP en utilisant TextBlob

  • Tokenisation  ;
  • WordIntégration du réseau  ;
  • Extraction de phrases nominales  ;
  • Marquage de la partie du discours  ;
  • Analyse des sentiments  ;
  • Correction orthographique
  • Traduction et détection de la langue

API et implémentations avancées

  • Analyseurs de sentiments  ;
  • Tokenizers
  • Les analyseurs de syntagmes  ;
  • Étiqueteurs POS  ;
  • Analyseurs  ;
  • Blobber

Dépannage

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de la PNL
  • Python expérience en programmation

Audience

  • Data scientists
  • Développeurs
 14 heures

Nombre de participants



Prix par participant

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