msb-public
/
ML-For-Beginners
mirror of https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
1
0
Code Issues Projects Releases Wiki Activity
You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
Branches Tags
${ item.name }
Create tag ${ searchTerm }
Create branch ${ searchTerm }
from 'main'
${ noResults }
ML-For-Beginners/translations/pl/6-NLP
History
leestott 3773c80b49
🌐 Update translations via Co-op Translator 		2 weeks ago
..
1-Introduction-to-NLP 🌐 Update translations via Co-op Translator 2 weeks ago
2-Tasks 🌐 Update translations via Co-op Translator 2 weeks ago
3-Translation-Sentiment 🌐 Update translations via Co-op Translator 2 weeks ago
4-Hotel-Reviews-1 🌐 Update translations via Co-op Translator 2 weeks ago
5-Hotel-Reviews-2 🌐 Update translations via Co-op Translator 2 weeks ago
data 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago
README.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago

README.md
Escape

Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego (ang. NLP) to zdolność programu komputerowego do rozumienia ludzkiego języka w formie mówionej i pisanej – określanego jako język naturalny. Jest to część sztucznej inteligencji (AI). NLP istnieje od ponad 50 lat i ma swoje korzenie w dziedzinie lingwistyki. Cała ta dziedzina skupia się na pomocy maszynom w rozumieniu i przetwarzaniu ludzkiego języka. Może to być następnie wykorzystywane do wykonywania zadań, takich jak sprawdzanie pisowni czy tłumaczenie maszynowe. NLP znajduje szerokie zastosowanie w wielu dziedzinach, w tym w badaniach medycznych, wyszukiwarkach internetowych i analizie biznesowej.

Temat regionalny: Języki europejskie, literatura i romantyczne hotele Europy ❤️

W tej części programu nauczania zostaniesz wprowadzony do jednego z najbardziej rozpowszechnionych zastosowań uczenia maszynowego: przetwarzania języka naturalnego (NLP). Wywodząca się z lingwistyki komputerowej, ta kategoria sztucznej inteligencji stanowi pomost między ludźmi a maszynami za pomocą komunikacji głosowej lub tekstowej.

W tych lekcjach poznamy podstawy NLP, budując małe boty konwersacyjne, aby dowiedzieć się, jak uczenie maszynowe pomaga w tworzeniu coraz bardziej „inteligentnych” rozmów. Cofniesz się w czasie, rozmawiając z Elizabeth Bennett i panem Darcym z klasycznej powieści Jane Austen, Duma i uprzedzenie, opublikowanej w 1813 roku. Następnie pogłębisz swoją wiedzę, ucząc się analizy sentymentu na podstawie recenzji hoteli w Europie.

Książka Duma i uprzedzenie oraz herbata

Zdjęcie autorstwa Elaine Howlin na Unsplash

Lekcje

  1. Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego
  2. Typowe zadania i techniki NLP
  3. Tłumaczenie i analiza sentymentu za pomocą uczenia maszynowego
  4. Przygotowanie danych
  5. NLTK do analizy sentymentu

Podziękowania

Te lekcje dotyczące przetwarzania języka naturalnego zostały napisane z ☕ przez Stephena Howella

Zastrzeżenie:
Ten dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczeniowej AI Co-op Translator. Chociaż dokładamy wszelkich starań, aby tłumaczenie było precyzyjne, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za wiarygodne źródło. W przypadku informacji krytycznych zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z korzystania z tego tłumaczenia.