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Struttura del corso
Panoramica dei pacchetti Python relativi all'NLP
Introduzione alla PNL (esempi in Python ovviamente)
- Semplice manipolazione del testo
- Ricerca di testo
- Conteggio Words
- Dividere i testi in Word
- Dispersione lessicale
- Elaborazione di strutture complesse
- Rappresentazione del testo negli elenchi
- Elenchi di indicizzazione
- Collocazioni
- Bigrammi
- Distribuzioni di frequenza
- Condizionali con Words
- Confronto tra Word (inizia con, finisce con, è più basso, è alfa, ecc...)
- Comprensione del linguaggio naturale
- Word Disambiguazione del senso
- Risoluzione dei pronomi
- Traduzioni automatiche (statistiche, basate su regole, letterali, ecc...)
- Esercizi
NLP in Python negli esempi
- Accessing Corpora di testo e risorse lessicali
- Fonti comuni per i corpora
- Distribuzioni di frequenza condizionali
- Conteggio Words per genere
- Creazione di un proprio corpus
- Dizionario di pronuncia
- Lessici delle scatole da scarpe e degli strumenti
- Sensi e sinonimi
- Gerarchie
- Relazioni lessicali: meronimi, olonimi
- Somiglianza semantica
- Elaborazione del testo grezzo
- Premi
- Struncare
- Estrazione di parti di stringa
- AccessIngaggiare i singoli personaggi
- Ricerca, sostituzione, divisione, unione, indicizzazione, ecc...
- Utilizzo di espressioni regolari
- Rilevamento di modelli di parole
- Derivanti
- Tokenizzazione
- Normalizzazione del testo
- Word Segmentazione (soprattutto in cinese)
- Categorizzazione e assegnazione di tag a Words
- Tagged Corpora
- Token etichettati
- Set di tag per la parte del discorso
- Python Dizionari
- Mappatura da Word a Propertieis
- Etichettatura automatica
- Determinazione della categoria di A Word (morfologico, sintattico, semantico)
- Classificazione del testo (Machine Learning)
- Classificazione supervisionata
- Segmentazione delle frasi
- Convalida incrociata
- Alberi decisionali
- Estrazione di informazioni dal testo
- Chunking
- Scricchiolio
- Tag vs Alberi
- Analisi della struttura della frase
- Grammatica libera dal contesto
- Parser
- Creazione di grammatiche basate su funzionalità
- Caratteristiche grammaticali
- Elaborazione delle strutture delle entità geografiche
- Analizzare il significato delle frasi
- Semantica e logica
- Logica proposizionale
- Logica del primo ordine
- Semantica del discorso
- Gestione dei dati linguistici
- Formati dei dati (lessico vs testo)
- Metadati
Requisiti
Conoscenza di base di Python
28 ore
Recensioni (1)
I did like the exercises.