Podsumowywanie tekstu z wykorzystaniem Pythona

Opis

Specjalistyczne szkolenie poświęcone technikom automatycznego podsumowywania tekstu w języku Python. Uczestnicy poznają różnorodne metody ekstrakcji i generowania streszczeń, od podejść statystycznych po zaawansowane modele neuronowe. Warsztaty praktyczne stanowią główną część zajęć, umożliwiając natychmiastowe zastosowanie poznanych technik w rzeczywistych projektach.

Profil uczestnika

• Programiści Python pracujący z danymi tekstowymi
• Analitycy danych specjalizujący się w NLP
• Specjaliści ds. przetwarzania dokumentów
• Inżynierowie AI zajmujący się automatyzacją
• Deweloperzy systemów zarządzania treścią
• Badacze zajmujący się analizą tekstu
• Specjaliści ds. content marketingu

Agenda

1. Wprowadzenie do podsumowywania tekstu
• Rodzaje streszczeń automatycznych
• Ekstrakcja vs. abstrakcja
• Metryki oceny jakości streszczeń
• Przygotowanie danych tekstowych
2. Metody ekstrakcyjne
• Algorytmy rankingowe zdań
• Metody grafowe
• Techniki klastrowania
• Selekcja kluczowych fragmentów
3. Metody abstraktywne
• Modele sekwencja-do-sekwencji
• Transformatory w generowaniu streszczeń
• Fine-tuning modeli językowych
• Kontrola długości i stylu streszczeń
4. Implementacja i optymalizacja
• Budowa pipeline’u przetwarzania
• Ewaluacja jakości streszczeń
• Optymalizacja wydajności
• Integracja z aplikacjami

Korzyści

Uczestnik nauczy się projektować i implementować systemy automatycznego podsumowywania tekstu. Zdobędzie praktyczną wiedzę w zakresie różnych technik generowania streszczeń, od metod statystycznych po głębokie uczenie. Rozwinie umiejętność oceny jakości generowanych streszczeń i ich optymalizacji. Pozna najnowsze trendy w dziedzinie automatycznego podsumowywania tekstu. Będzie potrafił dostosowywać modele do specyficznych potrzeb i rodzajów tekstów. Zyska umiejętność integracji systemów podsumowywania z istniejącymi aplikacjami.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Znajomość języka Python na poziomie średniozaawansowanym
• Podstawowa wiedza z zakresu przetwarzania tekstu
• Zrozumienie podstaw uczenia maszynowego
• Doświadczenie w pracy z bibliotekami NLP

Zagadnienia

• Techniki ekstrakcji kluczowych informacji
• Modele generatywne w podsumowywaniu tekstu
• Transformatory i modele językowe
• Metryki oceny jakości streszczeń
• Preprocessing tekstu
• Zarządzanie długością streszczeń
• Kontrola stylu generowanych tekstów
• Wielojęzyczne podsumowywanie
• Optymalizacja modeli generatywnych
• Przetwarzanie długich dokumentów
• Zachowanie spójności streszczeń
• Dostosowywanie do specyfiki dziedziny

Poznaj naszą firmę