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/vi/6-NLP/README.md

3.8 KiB
Raw Permalink Blame History

Bắt đầu với xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là khả năng của một chương trình máy tính để hiểu ngôn ngữ con người khi nó được nói và viết - được gọi là ngôn ngữ tự nhiên. Đây là một thành phần của trí tuệ nhân tạo (AI). NLP đã tồn tại hơn 50 năm và có nguồn gốc từ lĩnh vực ngôn ngữ học. Toàn bộ lĩnh vực này hướng đến việc giúp máy móc hiểu và xử lý ngôn ngữ con người. Điều này sau đó có thể được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ như kiểm tra chính tả hoặc dịch máy. NLP có nhiều ứng dụng thực tế trong nhiều lĩnh vực, bao gồm nghiên cứu y học, công cụ tìm kiếm và trí tuệ kinh doanh.

Chủ đề khu vực: Ngôn ngữ và văn học châu Âu và các khách sạn lãng mạn ở châu Âu ❤️

Trong phần này của chương trình học, bạn sẽ được giới thiệu về một trong những ứng dụng phổ biến nhất của học máy: xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Được phát triển từ ngôn ngữ học tính toán, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo này là cầu nối giữa con người và máy móc thông qua giao tiếp bằng giọng nói hoặc văn bản.

Trong các bài học này, chúng ta sẽ học những kiến thức cơ bản về NLP bằng cách xây dựng các bot trò chuyện nhỏ để hiểu cách học máy hỗ trợ làm cho các cuộc trò chuyện này ngày càng trở nên 'thông minh' hơn. Bạn sẽ quay ngược thời gian, trò chuyện với Elizabeth Bennett và Mr. Darcy từ tiểu thuyết kinh điển Kiêu hãnh và Định kiến của Jane Austen, xuất bản năm 1813. Sau đó, bạn sẽ nâng cao kiến thức của mình bằng cách tìm hiểu về phân tích cảm xúc thông qua các đánh giá khách sạn ở châu Âu.

Sách Kiêu hãnh và Định kiến và trà

Ảnh của Elaine Howlin trên Unsplash

Các bài học

  1. Giới thiệu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  2. Các nhiệm vụ và kỹ thuật phổ biến trong NLP
  3. Dịch thuật và phân tích cảm xúc với học máy
  4. Chuẩn bị dữ liệu của bạn
  5. NLTK cho phân tích cảm xúc

Tín dụng

Các bài học về xử lý ngôn ngữ tự nhiên này được viết với ☕ bởi Stephen Howell

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm:
Tài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI Co-op Translator. Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc không chính xác. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ bản địa nên được coi là nguồn thông tin chính thức. Đối với các thông tin quan trọng, nên sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp bởi con người. Chúng tôi không chịu trách nhiệm cho bất kỳ sự hiểu lầm hoặc diễn giải sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này.