Summary  
This chapter covers text encoding techniques for converting raw text into numerical vector representations using methods such as bag-of-words, one-hot encoding, TF-IDF, and word embeddings.

General domain of usage  
Natural language processing

Verschillende **tekstcoderings**schema's worden onderzocht om ruwe tekst om te zetten in numerieke representaties die geschikt zijn voor machine learning-algoritmen. Tekstcodering is een cruciale stap in NLP, waarmee ongestructureerde tekst wordt omgezet in gestructureerde formaten die betekenis en woordrelaties vastleggen.


Samengevat is tekstcodering een essentieel onderdeel van het voorbewerken van tekstgegevens voor NLP-taken. Hoewel eenvoudigere methoden zoals BOW en TF-IDF nuttig zijn voor bepaalde taken, bieden **woordembeddings** een krachtigere en semantisch rijkere representatie van woorden, wat essentieel zal zijn bij meer geavanceerde NLP-taken, zoals sentimentanalyse. Later zullen we **woordembeddings** implementeren voor ons sentimentanalyseproject om de context en betekenis van woorden effectiever vast te leggen.

In **TF-IDF**-codering, wat meet de "Inverse Document Frequency" (IDF)-component?

Beheers recurrente neurale netwerken en hun geavanceerde varianten zoals LSTMs en GRUs met behulp van PyTorch. Doe praktische ervaring op met het verwerken van sequentiële data voor toegepaste toepassingen. Pas deze krachtige modellen toe om realistische uitdagingen aan te pakken in tijdreeksvoorspelling en diverse Natural Language Processing-taken.

Behandelt de beperkingen van traditionele neurale netwerken voor sequentiële data en introduceert de basisprincipes van Recurrent Neural Networks. Verklaart de RNN-architectuur, typen en stapsgewijze implementatie aan de hand van eenvoudige voorbeelden en een programmeeruitdaging.

Behandelt veelvoorkomende trainingsuitdagingen zoals verdwijnende en exploderende gradiënten. Introduceert geavanceerde RNN-varianten, waaronder LSTM en GRU, met nadruk op hun interne mechanismen en toepassingsgebieden, voorzien van praktische implementatievoorbeelden voor elk.

Richt zich op het verwerken en voorspellen van tijdreeksgegevens met behulp van RNN-gebaseerde modellen. Bevat gegevensinvoer, preprocessietechnieken, modeltraining en prestatie-evaluatie, met nadruk op het vergelijken van LSTM- en GRU-architecturen.

Toont de toepassing van RNN's op tekstclassificatietaken. Behandelt kernbegrippen van NLP, methoden voor tekstcodering, stappen voor gegevensvoorbereiding en de opbouw van een LSTM-gebaseerd model voor sentimentvoorspelling.

Tekstcodering

Awesome!

Tekstcodering