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/uk/6-NLP/README.md

4.7 KiB
Raw Permalink Blame History Escape

Початок роботи з обробкою природної мови

Обробка природної мови (NLP) — це здатність комп'ютерної програми розуміти людську мову такою, якою вона є в усній та письмовій формі, — тобто природною мовою. Це складова частина штучного інтелекту (AI). NLP існує вже понад 50 років і має коріння в галузі лінгвістики. Уся ця сфера спрямована на те, щоб допомогти машинам розуміти та обробляти людську мову. Це може бути використано для виконання таких завдань, як перевірка орфографії або машинний переклад. NLP має безліч реальних застосувань у різних галузях, включаючи медичні дослідження, пошукові системи та бізнес-аналітику.

Регіональна тема: Європейські мови, література та романтичні готелі Європи ❤️

У цьому розділі навчальної програми ви познайомитеся з одним із найпоширеніших застосувань машинного навчання: обробкою природної мови (NLP). Походячи з обчислювальної лінгвістики, ця категорія штучного інтелекту є мостом між людьми та машинами через голосове або текстове спілкування.

У цих уроках ми вивчимо основи NLP, створюючи невеликі розмовні боти, щоб зрозуміти, як машинне навчання допомагає робити ці розмови дедалі більш "розумними". Ви здійсните подорож у часі, спілкуючись з Елізабет Беннет і містером Дарсі з класичного роману Джейн Остін "Гордість і упередження", опублікованого в 1813 році. Потім ви поглибите свої знання, вивчаючи аналіз настроїв через відгуки про готелі в Європі.

Книга "Гордість і упередження" та чай

Фото Elaine Howlin на Unsplash

Уроки

  1. Вступ до обробки природної мови
  2. Поширені завдання та техніки NLP
  3. Переклад і аналіз настроїв за допомогою машинного навчання
  4. Підготовка ваших даних
  5. NLTK для аналізу настроїв

Подяки

Ці уроки з обробки природної мови були написані з ☕ Стівеном Говеллом

Відмова від відповідальності:
Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, зверніть увагу, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ мовою оригіналу слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.