Code formation

nlpwithr

Durée

21 heures (généralement 3 jours pauses comprises)

Pré requis

Some familiarity with programming.

Audience

Linguists and programmers

Aperçu

il est estimé que les données non structurées représentent plus de 90 pour cent de toutes les données, une grande partie sous la forme de texte. Blog posts, tweets, les médias sociaux, et d’autres publications numériques ajoutent continuellement à ce corps croissant de données.

ce cours, dirigé par un instructeur, se concentre sur l’extraction d’informations et de sens à partir de ces données. En utilisant les bibliothèques de langage R et de traitement du langage naturel (PNL), nous combinons les concepts et les techniques de l’informatique, de l’intelligence artificielle et de la linguistique computationnelle pour comprendre algorithmiquement le sens derrière les données textuelles. Les échantillons de données sont disponibles dans différentes langues selon les besoins du client.

à la fin de cette formation, les participants seront en mesure de préparer des ensembles de données (grands et petits) à partir de sources disparates, puis d’appliquer les bons algorithmes pour analyser et rendre compte de sa signification.

format du cours

partie de la Conférence, la discussion en partie, la pratique des pratiques lourdes, des tests occasionnels pour évaluer la compréhension

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Plan du cours

Introduction

NLP and R vs Python

Installing and Configuring R Studio

Installing R Packages Related to Natural Language Processing (NLP)

An Overview of R's Text Manipulation Capabilities

Getting Started with an NLP Project in R

Reading and Importing Data Files into R

Text Manipulation with R

Document Clustering in R

Parts of Speech Tagging in R

Sentence Parsing in R

Working with Regular Expressions in R

Named-Entity Recognition in R

Topic Modeling in R

Text Classification in R

Working with Very Large Data Sets

Visualizing Your Results

Optimization

Integrating R with Other Languages (Java, Python, etc.)

Summary and Conclusion

Nos Clients témoignent

★★★★★

J'ai aimé les exercices.

Office for National Statistics

Formation:Traitement Automatique du Langage Naturel avec Python

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Le formateur a très facilement expliqué des sujets difficiles et avancés.

Leszek K

Formation:Artificial Intelligence Overview

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Il s’agit de l’un des meilleurs exercices pratiques de programmation que je connaisse.

Laura Kahn

Formation:Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

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Identification humaine et détection de mauvais point de carte de circuit

王春柱 - 中移物联网

Formation:Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

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faire la démonstration de

中移物联网

Formation:Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

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A propos de la surface faciale.

中移物联网

Formation:Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

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le dernier jour. partie génération

Accenture Inc

Formation:Python for Natural Language Generation

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Les sujets faisant référence à NLG. L'équipe a finalement pu apprendre quelque chose de nouveau avec des sujets intéressants, mais ce n'est que le dernier jour. Il y avait aussi plus d'activités pratiques que de diapositives, ce qui était bien.

Accenture Inc

Formation:Python for Natural Language Generation

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C’est l’une des meilleures formations en ligne de qualité que j’ai jamais eues au cours de ma carrière de 13 ans. Continuez ce bon travail!.

Formation:Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

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J'aime le fait qu'il se concentre davantage sur le comment faire des différentes méthodes de résumé de texte

Formation:Text Summarization with Python

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