Mô tả


本コースでは自然言語処理の基本について学んでいきます。


最新のAIを理解していく上でも古典的な自然言語処理を理解しておくことは非常に重要です。


自然言語処理とは、機械に人間の言葉を理解してもらう試み。


いきなり最新のAIを学ぼうとするのではなくて古くから取り組まれてきた自然言語処理の領域をしっかり理解していきましょう!


簡単にアニメーションで概要を理解してもらったあとは、Pythonで手を動かしながら学んでいってもらいます。


まずはlivedoorニュース記事をMeCabという形態素解析エンジンで分かち書きし、tf-idfやWord2VecやDoc2Vecというアプローチでベクトル化していきます。


その上でCOS類似度を使い、どの記事同士が似ているのかを見ていきます。


また、OpenAIが提供するEmbeddingsAPIを使ったベクトル化方法についても触れていきます。


自然言語処理を基本から理解していきましょう!


Bạn sẽ học được gì

自然言語処理の基本について理解できます

古典的な自然言語処理のアプローチを学べます

Python×MeCabで形態素解析を行い文章を機械に理解させるための処理ができるようになります

PythonでTf-IdfやWord2VecやDoc2Vecを使って単語や文章をベクトル化させ様々な処理が行なえるようになります

OpenAIのEmbeddingsAPIの使い方が分かります

Yêu cầu

  • ある程度Pythonの知識があることが望ましいですが初心者でも問題ないです

Nội dung khoá học

3 sections

自然言語処理概要

13 lectures
コース紹介
00:26
自然言語処理とは
07:39
Python環境
00:37
MeCabを使って形態素解析をしてみよう!
06:35
形態素解析の出力結果の名詞だけのリストを作ってみよう!
06:53
livedoorニュースの取得
00:18
livedoorニュースを自然言語処理①:ドキュメントを取得してみよう
08:01
livedoorニュースを自然言語処理②:ニュース記事を形態素解析にかけよう!
04:19
livedoorニュースを自然言語処理③:正規表現で不要な単語を除外しよう!
03:13
livedoorニュースを自然言語処理④:Tfidfを算出してみよう!
03:24
livedoorニュースを自然言語処理⑤:COS類似度を算出する関数を自作してみよう!
04:09
livedoorニュースを自然言語処理⑥:COS類似度を算出してみよう!
08:17
livedoorニュースを自然言語処理⑦:COS類似度の高い文書を抽出してみよう!
07:54

Word2Vec / Doc2Vec

8 lectures
Word2Vecとは?
04:30
Word2Vecを使って単語をベクトル化してみよう!
07:10
ストップワードを取得しよう!
00:09
ストップワードを定義して対象から除外しよう!
02:13
Word2Vecを使って文章をベクトル化してみよう!
11:46
Doc2Vecを使って文章をベクトル化してみよう!
07:21
Doc2Vecのパラメータを調整して精度を上げよう!
04:12
Doc2Vecで新しい文章をベクトル化させてみよう!
03:21

OpenAIのEmbeddingsAPI

2 lectures
OpenAIのEmbeddingsAPIを使ってベクトル化してみよう!
13:19
ボーナスレクチャー
03:21

Đánh giá của học viên

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Bình luận khách hàng

Viết Bình Luận

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