Natural Language Processing (NLP) mit Python und Natural Language Toolkit (NLTK) - Seminar / Kurs von GFU Cyrus AG
Inhalte
- Einführung in NLP
- Definition und Bedeutung von NLP
- Hauptanwendungen von NLP
- Python und NLTK
- Python im Kontext von NLP
- Einführung in NLTK
- Installation und Einrichtung von NLTK
- Textverarbeitung: Grundlagen
- Einführung in Textdaten und Korpora
- Tokenisierung: Sätze und Wörter
- Normalisierung: Umwandlung in Kleinbuchstaben, Entfernung von Zahlen und Symbolen
- Wortarten und Morphologie
- Grundlagen von POS (Part-of-Speech)
- Stemmatisierung
- Lemmatisierung
- Textanalyse: Erste Schritte
- Wortfrequenz und -verteilung
- N-Gramme und ihre Bedeutung
- Basisstatistiken in Texten
- POS-Tagging und Chunking
- Deep Dive in POS-Tagging
- Einführung in das Chunking
- Anwendungsfälle und Beispiele
- Named Entity Recognition (NER)
- Was sind Named Entities?
- Verfahren und Techniken zur NER
- Anwendung mit NLTK
- Syntax und Parsing
- Einführung in Syntaxbäume
- Dependency Parsing und seine Bedeutung
- Verwendung von NLTK für Parsing
- Semantik und Wortnetz
- Grundlagen der Semantik in der Sprache
- Einführung in WordNet
- Synonyme, Antonyme und Hyperonyme
- Vektorisierung von Text
- Bedeutung von Wortvektoren
- Bag of Words und TF-IDF
- Einführung in Word Embeddings
- Sentimentanalyse
- Grundlagen und Anwendungsfelder
- Vorbereitung von Daten für Sentimentanalysen
- Modelle und Methoden zur Analyse
- Textklassifikation
- Einführung und Anwendungen
- Feature Extraction und Modelltraining
- Evaluierung und Optimierung
- Topic Modeling
- Was ist Topic Modeling?
- Latent Dirichlet Allocation (LDA)
- Anwendung und Interpretation
- Textgenerierung und Sprachmodelle
- Einführung in die Textgenerierung
- n-Gramm-Modelle und ihre Grenzen
- Einführung in neuronale Sprachmodelle
- Einführung in NLP
- Definition und Bedeutung von NLP
- Hauptanwendungen von NLP
- Python und NLTK
- Python im Kontext von NLP
- Einführung in NLTK
- Installation und Einrichtung von NLTK
- Textverarbeitung: Gr ...
Lernziele
Das Seminar bietet eine fundierte Einführung in das Natural Language Processing (NLP) mit Schwerpunkt auf der Anwendung in Python unter Verwendung des Natural Language Toolkit (NLTK). Die Teilnehmer werden systematisch in die Kernkonzepte und -techniken des NLP eingeführt und lernen, wie sie Textdaten effizient analysieren und verarbeiten können. Dabei werden sowohl theoretische Grundlagen als auch praxisorientierte Methoden behandelt. Am Ende des Seminars werden die Teilnehmer in der Lage sein, eine Vielzahl von NLP-Aufgaben wie Textklassifikation, Stimmungsanalyse und Named Entity Recognition selbstständig durchzuführen. Das Seminar richtet sich an all jene, die ihre Kenntnisse in Datenanalyse und maschinellem Lernen erweitern und sich speziell auf den Bereich der Textverarbeitung konzentrieren möchten.
Das Seminar bietet eine fundierte Einführung in das Natural Language Processing (NLP) mit Schwerpunkt auf der Anwendung in Python unter Verwendung des Natural Language Toolkit (NLTK). Die Teilneh ... Mehr Informationen >>
Zielgruppen
Für die optimale Teilnahme am Seminar über Natural Language Processing (NLP) mit Python und NLTK sollten die folgenden Voraussetzungen erfüllt sein:
- Grundlegende Python-Kenntnisse: Da das Seminar stark auf die Anwendung in Python ausgerichtet ist, sollten die Teilnehmer mit den Grundlagen dieser Programmiersprache vertraut sein, z. B. Variablen, Schleifen, Funktionen und Datenstrukturen wie Listen und Wörterbücher.
- Allgemeines Verständnis von Programmierung: Ein allgemeines Verständnis von Programmierkonzepten, wie sie in anderen Sprachen vorkommen können, ist hilfreich, insbesondere wenn der Teilnehmer nicht tief in Python eingearbeitet ist.
- Grundkenntnisse in Datenanalyse: Ein Verständnis von Konzepten wie Datensätzen, Variablen und statistischer Analyse kann von Vorteil sein, da NLP oft diese Konzepte in Bezug auf Textdaten anwendet.
- Basiswissen in Linguistik (optional): Während nicht unbedingt erforderlich, kann ein Hintergrund oder Interesse an Sprachwissenschaft und Linguistik den Kontext und die Anwendungen von NLP-Techniken besser beleuchten.
Für die optimale Teilnahme am Seminar über Natural Language Processing (NLP) mit Python und NLTK sollten die folgenden Voraussetzungen erfüllt sein:
- Grundlegende Python-Kenntnisse: Da das Seminar s ...