Dieser Kurs führt den Lernenden in die Grundlagen des Textmining und der Textmanipulation ein. Der Kurs beginnt mit einem Verständnis dafür, wie Text von Python gehandhabt wird, der Struktur von Text sowohl für die Maschine als auch für den Menschen und einem Überblick über das nltk-Framework zur Textmanipulation. In der zweiten Woche liegt der Schwerpunkt auf häufigen Manipulationsanforderungen, einschließlich regulärer Ausdrücke (Suche nach Text), Bereinigung von Text und Vorbereitung von Text für die Verwendung durch maschinelle Lernprozesse. In der dritten Woche werden grundlegende Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung auf Text angewandt und es wird demonstriert, wie eine Textklassifizierung durchgeführt wird. In der letzten Woche werden fortgeschrittenere Methoden zur Erkennung von Themen in Dokumenten und deren Gruppierung nach Ähnlichkeit (Themenmodellierung) erforscht.
Angewandtes Text Mining in Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Angewandte Datenwissenschaft mit Python
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozent: V. G. Vinod Vydiswaran
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Kurs
(3,800 Bewertungen)
91%
Was Sie lernen werden
Verstehen, wie Text in Python behandelt wird
Anwendung grundlegender Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung
Code schreiben, der Dokumente nach Thema gruppiert
Beschreiben Sie das nltk-Framework für die Bearbeitung von Text
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Natural Language Toolkit (NLTK)
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Wichtige Details
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7 Quizzes
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Das ist alles enthalten
5 Videos4 Lektüren2 Quizzes1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore
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4 Videos2 Quizzes1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
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7 Videos1 Quiz1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
Das ist alles enthalten
4 Videos4 Lektüren2 Quizzes1 Programmieraufgabe
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
University of Illinois Urbana-Champaign
University of Michigan
Yonsei University
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Geprüft am 19. Sep. 2017
Geprüft am 15. März 2021
Geprüft am 25. Okt. 2017
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