NLP: Przetwarzanie języka naturalnego w R

Opis

Szkolenie wprowadza uczestników w zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego z wykorzystaniem środowiska R, łącząc statystyczne podejście do analizy tekstu z najnowszymi osiągnięciami w dziedzinie uczenia maszynowego. Program został zaprojektowany tak, aby uczestnicy mogli wykorzystać bogate możliwości ekosystemu R w zakresie analizy danych tekstowych i wizualizacji wyników. Zajęcia prowadzone są w formie interaktywnych warsztatów, gdzie teoria jest natychmiast przekładana na praktyczne implementacje z wykorzystaniem rzeczywistych zbiorów danych tekstowych. Kurs kładzie szczególny nacisk na wykorzystanie statystycznego podejścia do NLP oraz integrację z innymi narzędziami analitycznymi.

Profil uczestnika

• Analitycy danych pracujący z R
• Data scientists specjalizujący się w text mining
• Badacze wykorzystujący analizę tekstu
• Statystycy pracujący z danymi tekstowymi
• Specjaliści ds. lingwistyki obliczeniowej
• Analitycy biznesowi wykorzystujący NLP
• Naukowcy zajmujący się text mining

Agenda

1. Podstawy przetwarzania tekstu w R
• Manipulacja danymi tekstowymi w tidyverse
• Preprocessing i czyszczenie tekstu
• Korpusy tekstowe i ich analiza
• Zaawansowane wyrażenia regularne
2. Analiza statystyczna tekstu
• Modelowanie tematyczne (topic modeling)
• Analiza sentymentu i emocji
• Miary podobieństwa tekstów
• Wizualizacja danych tekstowych
3. Uczenie maszynowe w NLP
• Klasyfikacja tekstu w R
• Word embeddings i doc2vec
• Integracja z deep learning
• Walidacja modeli językowych
4. Zastosowania praktyczne
• Analiza mediów społecznościowych
• Eksploracja dokumentów
• Systemy rekomendacyjne
• Raportowanie wyników

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił samodzielnie przeprowadzać zaawansowane analizy tekstu w środowisku R. Zdobędzie umiejętność wykorzystania statystycznych metod do wydobywania informacji z danych tekstowych. Będzie w stanie tworzyć efektywne wizualizacje wyników analizy tekstu. Nauczy się implementować modele uczenia maszynowego do zadań NLP w R. Opanuje techniki przetwarzania i analizy dużych zbiorów tekstowych. Zdobędzie praktyczne doświadczenie w tworzeniu raportów i dashboardów prezentujących wyniki analizy tekstu.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Znajomość środowiska R i tidyverse
• Podstawowa wiedza statystyczna
• Doświadczenie w analizie danych
• Zrozumienie podstaw machine learning

Zagadnienia

• Przetwarzanie tekstu w R
• Text mining i analiza korpusów
• Modelowanie tematyczne
• Analiza sentymentu
• Wizualizacja tekstu
• Machine learning w NLP
• Word embeddings
• Walidacja modeli
• Raportowanie wyników
• Integracja z deep learning
• Eksploracja dokumentów
• Systemy rekomendacyjne

Poznaj naszą firmę