[această pagină pe wiki][indice][EN][BG][CS][DA][DE][EL][ES][ET][FI][FR][GA][HR][HU][IT][MT][NL][PL][PT][RO][SK][SL][SV]

Practică: Prelucrarea limbajului natural

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

Pregătirea preconizată

Evenimente de învățare care urmează să fie finalizate înainte

Nici unul.

Obligatoriu pentru studenți

  • Programare Python de bază
  • Statistici de bază

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

Orarul
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.