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/sl/6-NLP
History
leestott c796f3dda8
🌐 Update translations via Co-op Translator 		2 weeks ago
..
1-Introduction-to-NLP 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 weeks ago
2-Tasks 🌐 Update translations via Co-op Translator 3 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

Začetek z obdelavo naravnega jezika

Obdelava naravnega jezika (NLP) je sposobnost računalniškega programa, da razume človeški jezik, kot je govorjen in pisan – temu pravimo naravni jezik. Gre za sestavni del umetne inteligence (AI). NLP obstaja že več kot 50 let in ima korenine na področju jezikoslovja. Celotno področje je usmerjeno v pomoč strojem pri razumevanju in obdelavi človeškega jezika. To se nato lahko uporablja za izvajanje nalog, kot so preverjanje črkovanja ali strojno prevajanje. Ima številne praktične aplikacije na različnih področjih, vključno z medicinskimi raziskavami, iskalniki in poslovno analitiko.

Regionalna tema: Evropski jeziki in literatura ter romantični hoteli Evrope ❤️

V tem delu učnega načrta boste spoznali eno najpogostejših uporab strojnega učenja: obdelavo naravnega jezika (NLP). Ta kategorija umetne inteligence, ki izhaja iz računalniškega jezikoslovja, predstavlja most med ljudmi in stroji prek glasovne ali besedilne komunikacije.

V teh lekcijah bomo spoznali osnove NLP z gradnjo majhnih pogovornih botov, da bi razumeli, kako strojno učenje pomaga, da so ti pogovori vse bolj 'pametni'. Potovali boste nazaj v čas in se pogovarjali z Elizabeth Bennett in gospodom Darcyjem iz klasičnega romana Jane Austen, Prevzetnost in pristranost, objavljenega leta 1813. Nato boste svoje znanje nadgradili z učenjem o analizi sentimenta prek hotelskih ocen v Evropi.

Knjiga Prevzetnost in pristranost ter čaj

Fotografija avtorice Elaine Howlin na Unsplash

Lekcije

  1. Uvod v obdelavo naravnega jezika
  2. Pogoste naloge in tehnike NLP
  3. Prevajanje in analiza sentimenta s strojnim učenjem
  4. Priprava vaših podatkov
  5. NLTK za analizo sentimenta

Avtorji

Te lekcije o obdelavi naravnega jezika so bile napisane s ☕ avtorja Stephen Howell

Omejitev odgovornosti:
Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za strojno prevajanje Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas prosimo, da upoštevate, da lahko avtomatizirani prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem izvirnem jeziku je treba obravnavati kot avtoritativni vir. Za ključne informacije priporočamo strokovno človeško prevajanje. Ne prevzemamo odgovornosti za morebitna nesporazumevanja ali napačne razlage, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda.