Основи NLP
NLP дозволяє машинам читати, розуміти та генерувати людську мову. Застосовуючи різноманітні алгоритми та моделі, системи NLP можуть виконувати такі завдання, як розпізнавання мовлення, переклад, узагальнення та аналіз тональності.
Ключові завдання в NLP:
- Text preprocessing: involves cleaning the text data to make it suitable for analysis. Common preprocessing steps include tokenization, removing stop words, and stemming or lemmatization;
- Text classification: assigning categories or labels to text data. Sentiment analysis is one example, where the goal is to classify text as positive, negative, or neutral;
- Named entity recognition (NER): identifying and classifying entities in text, such as names of people, organizations, locations, and dates;
- Part-of-speech tagging: determining the grammatical structure of a sentence by identifying parts of speech like nouns, verbs, adjectives, etc.;
- Sentiment analysis: the primary task of this section. Sentiment analysis involves determining the sentiment or emotion expressed in a piece of text. This is commonly used in analyzing social media posts, customer reviews, and feedback, and is typically performed using machine learning models trained on labeled data.
Підсумовуючи, NLP — це ключова технологія, яка дозволяє машинам обробляти та розуміти людську мову. Опановуючи основи NLP, такі як попередня обробка тексту, класифікація та ембеддінги, ви закладаєте фундамент для виконання більш складних завдань, зокрема аналізу тональності та інших.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 4.55Основи NLP
Свайпніть щоб показати меню
NLP дозволяє машинам читати, розуміти та генерувати людську мову. Застосовуючи різноманітні алгоритми та моделі, системи NLP можуть виконувати такі завдання, як розпізнавання мовлення, переклад, узагальнення та аналіз тональності.
Ключові завдання в NLP:
- Text preprocessing: involves cleaning the text data to make it suitable for analysis. Common preprocessing steps include tokenization, removing stop words, and stemming or lemmatization;
- Text classification: assigning categories or labels to text data. Sentiment analysis is one example, where the goal is to classify text as positive, negative, or neutral;
- Named entity recognition (NER): identifying and classifying entities in text, such as names of people, organizations, locations, and dates;
- Part-of-speech tagging: determining the grammatical structure of a sentence by identifying parts of speech like nouns, verbs, adjectives, etc.;
- Sentiment analysis: the primary task of this section. Sentiment analysis involves determining the sentiment or emotion expressed in a piece of text. This is commonly used in analyzing social media posts, customer reviews, and feedback, and is typically performed using machine learning models trained on labeled data.
Підсумовуючи, NLP — це ключова технологія, яка дозволяє машинам обробляти та розуміти людську мову. Опановуючи основи NLP, такі як попередня обробка тексту, класифікація та ембеддінги, ви закладаєте фундамент для виконання більш складних завдань, зокрема аналізу тональності та інших.
Дякуємо за ваш відгук!
