Informații administrative
Titlu | Prelucrarea limbajului natural |
Durată | 60-70 mins |
Modulul | A |
Tipul lecției | Practică |
Focalizare | Practică – Modelarea IA |
Subiect | Clasificarea textului, Clasificarea sentimentelor |
Cuvinte cheie
Prelucrarea limbajului natural, Clasificator Naive Bayes,
Obiective de învățare
- Studentul va înțelege elementele de bază ale tehnicilor NLP de bază
- Studentul se familiarizează cu utilizarea unui Clasificator Naive Bayes
Pregătirea preconizată
Evenimente de învățare care urmează să fie finalizate înainte
Nici unul.
Obligatoriu pentru studenți
- Programare Python de bază
- Statistici de bază
Opțional pentru studenți
Referințe și context pentru studenți
- Setul de instrumente pentru limbajul natural
- Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan și Hinrich Schütze, Introducere în recuperarea informațiilor, Cambridge University Press. 2008
- Jurafskly D., Martin J. H. – Introducere în NLP, Lingvistică Computațională și Recunoașterea vorbirii
Recomandat pentru profesori
- Setul de instrumente pentru limbajul natural
- Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan și Hinrich Schütze, Introducere în recuperarea informațiilor, Cambridge University Press. 2008
- Jurafskly D., Martin J. H. – Introducere în NLP, Lingvistică Computațională și Recunoașterea vorbirii
Materiale de lecție
Instrucțiuni pentru profesori
Acest eveniment de învățare constă în sarcini de laborator care vor fi rezolvate de către elevi cu ajutorul instructorului de conducere.
Contur
Durată (min) | Descriere | Concepte | Activitate | Material |
---|---|---|---|---|
5 | Tokenizarea cuvintelor | |||
5-10 | Pandas DataFrames | |||
10 | Pungă de cuvinte | |||
10 | Tokenizare cu o expresie regulată | |||
10 | N-gram Modele | |||
5 | Stopwords | |||
10-15 | Normalizare, stingere și lemmatizare | |||
5-10 | Analiza sentimentului |
Confirmări
Programul de masterat AI centrat pe om a fost cofinantat de Mecanismul pentru interconectarea Europei al Uniunii Europene sub Grantul CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.