2025 Python计算中的自然语言处理入门
基于Python的自然语言处理入门课程
学习内容：
- 学习完整的文本处理技巧和方法
- 从PDF文件中提取文本
- 使用正则表达式进行文本搜索
- 使用SpaCy和NLTK提取原始文本特征
- 使用隐含狄利克雷分布(LDA)进行主题模型学习
- 使用Scikit-Learn和深度学习实现文本分类
- 学习多类和多标签分类
- 使用SpaCy和NLTK实现情感分析
- 构建基于word2vec和GloVe的机器学习模型
- 使用Gensim获得预训练的词向量并计算相似性和比喻
- 使用LSTM和GRU实现文本摘要和文本生成
- 了解文本到语音和语音到文本的转换
- 了解和使用深度学习技术解决NLP问题
本课程包括
- 38.5小时的需求视频
- 2篇文章
- 2个可下载资源
- 支持移动和电视设备查看
- 课程结束证书
价格：$49.99
教程评分：4.3 星（总评价数：973条）
教程语言：英语
教程字幕：中英文字幕
课程要求：
- 对学习有点欲望
- 初级的数学知识
- 基本理解Python和机器学习
课程描述：
欢迎来到KGP Talkie的自然语言处理(NLP)课程。本课程重点课程从文本处理基础到充满前沿的自然语言处理算法，并使用Python解决实际NLP问题。
课程包括基础知识如Python、Numpy和Pandas的快速过滤，以及文本处理中的重要步骤和工具，包括SpaCy和NLTK。进阶部分包括学习文本摘要、文本生成和主题模型学习，并使用深度学习模型解决文本分析问题。
选择本课程，您将学习完整的NLP技术，从基础到高级，以及如何将这些技能应用于实际工作和项目。
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