课程基本信息
课程名称：自然语言处理理论
课程语言：英文
课程平台：Udemy
课程讲师：Tracy Renee
课程评分：4.1/5
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自然语言处理理论
自然语言处理理论（Theoretical Aspects of Natural Language Processing）是一门介绍自然语言处理技术的课程，它将讨论自然语言处理技术与人工智能的发展。课程将涵盖Python的三个库，分别是Natural Language Toolkit（NLTK），Spacy和Sklearn。
Natural Language Toolkit（NLTK）的内容包括：
- Processing text data
- Removing frequently used words
- Sentence tokenisation
- Word tokenisation
- Blank line tokenisation
- Frequency distribution
- Stop words
- Unikgrams, bigrams, trigrams, and ngrams
- Stemming
- Lemmatisation
- Part of speech tagging
- Named entity recognition
- Chunking
- Chinking
Spacy是一个自然语言处理的新库，它包括：
- Lemmatisation
- Part of speech tagging
- Named entity recognition
- Displacy
- Pattern matching
Sklearn是Python的机器学习库，它包括：
- CountVectorizer
- TfidfTransformer
- Cosine similarity
- TfidfVectorizer
- HashingVectorizer
- DictVectorizer
为进行情绪分析，课程还将使用一些分类器，例如Sklearn库中的LinearSVC，NaiveBayes。
SetMyAI对课程的评价
自然语言处理理论将帮助学生了解自然语言处理技术的理论基础，以及如何在Python中应用机器学习和深度学习。学生将了解如何将神经网络和分类器与自然语言处理技术相匹配。SetMyAI推荐对自然语言处理技术感兴趣的学生学习本课程。
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