Schulungsübersicht

Übersicht über Python Pakete im Zusammenhang mit NLP

 

Einführung in NLP (Beispiele natürlich in Python)

    Einfache Textmanipulation, Text durchsuchen, Words zählen, Texte in Words aufteilen, lexikalische Streuung
Komplexe Strukturen verarbeiten. Texte in Listen darstellen
  • Indizierungslisten
  • Kollokationen
  • Bigramme
  • Häufigkeitsverteilungen
  • Konditionale mit Words
  • Vergleichen von Words (beginnt mit, endet mit, islower, isalpha usw.)
  • Verständnis natürlicher Sprache Word Sinnesdisambiguierung
  • Pronomenauflösung
  • Maschinelle Übersetzungen (statistisch, regelbasiert, wörtlich usw.)
  • Übungen
  • NLP in Python in Beispielen
  • Zugriff auf Textkorpora und lexikalische Ressourcen. Gemeinsame Quellen für Korpora. Bedingte Häufigkeitsverteilungen. Zählen von Words nach Genre. Erstellen eines eigenen Korpus. Aussprachewörterbuch. Schuhkarton und Werkzeugkasten. Lexika. Sinne und Synonyme. Hierarchien. Lexikalische Beziehungen: Meronyme, Holonyme. Semantische Ähnlichkeit
  • Verarbeitung von Rohtextdrucken
  • Strukturieren

      Teile einer Zeichenfolge extrahieren
    AccessEinzelne Charaktere erstellen
  • SearchErsetzen, Ersetzen, Teilen, Verbinden, Indizieren usw.
  • Verwendung regulärer Ausdrücke
  • Wortmuster erkennen
  • Stemmen
  • Tokenisierung
  • Normalisierung von Text
  • Word Segmentierung (insbesondere auf Chinesisch)
  • Kategorisieren und Taggen von Words getaggten Korpora
  • Markierte Token
  • Wortart-Tagset
  • Python Wörterbücher
  • Words-zu-Propertieis-Zuordnung
  • Automatisches Tagging
  • Bestimmung der Kategorie eines Word (morphologisch, syntaktisch, semantisch)
  • Textklassifizierung (Machine Learning) Überwachte Klassifizierung
  • Satzsegmentierung
  • Kreuzvalidierung
  • Entscheidungsbäume
  • Extrahieren von Informationen aus Text Chunking
  • Geklirrt
  • Tags vs. Bäume
  • Analyse der kontextfreien Grammatik der Satzstruktur
  • Parser
  • Erstellen merkmalsbasierter Grammatiken. Grammatische Merkmale
  • Verarbeitung von Merkmalsstrukturen
  • Analyse der Bedeutung von Sätzen, Semantik und Logik
  • Aussagelogik
  • Logik erster Ordnung
  • Diskurssemantik
  • Verwalten linguistischer Datenformate (Lexikon vs. Text)
  • Metadaten
  • Voraussetzungen

    Grundkenntnisse über Python

     28 Stunden

    Teilnehmerzahl


    Preis je Teilnehmer

    Erfahrungsberichte (1)

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