当RPA与AI逐渐结合后，传统RPA就像有了眼睛和大脑。虽然OCR（光学字符识别）技术不成熟，一个图片验证码识别就能难倒传统RPA应用。如果没有NLP（自然语言处理），传统RPA工具根本没法分析资料上的语义内容。Python自然语言处理课程将带您全面了解文本处理的基本知识，直至使用机器学习算法对文本进行分类。您将使用Python最著名的NLTK包学习各种概念，例如标记化，词干化，词法化，POS标记，命名实体识别，语法树解析等。深入研究NLP之后，您将学习使用NaïveBayes算法构建自己的文本分类器。
RPA Python培训教程
文本挖掘和NLP简介
学习目标：在本模块中，您将学习文本挖掘以及从一些常见文件类型（包括NLTK语料库）中提取和读取数据的方法。
主题：
- 文本挖掘概述
- 需要文本挖掘
- 文本挖掘中的自然语言处理（NLP）
- 文本挖掘的应用
- 操作系统模块
- 读取，写入文本和文字文件
- 设置NLTK环境
- 访问NLTK语料库
动手/演示：
- 使用NLTK下载器安装NLTK软件包
- 使用Python中的OS模块访问操作系统
- 在本地读取和写入.txt文件
- 在本地读取/写入.docx文件
- 与NLTK Corpora合作
提取，清理和预处理文本
学习目标：本模块将帮助您了解使用NLTK进行文本提取和清理的一些方法。
主题：
- 代币化
- 频率分布
- 不同类型的分词器
- 二元组，三元组和五元组
- 抽干
- 合法化
- 停用词
- POS标签
- 命名实体识别
动手/演示：
- 标记化：正则表达式，单词，空白行，句子标记化器
- 二元组，三元组和五元组
- 去除停用词
- POS标签
- 命名实体识别（NER）
分析句子结构
学习目标：在本模块中，您将学习如何使用一组单词来分析句子结构以使用NLP和英语语法规则创建短语和句子
主题：
- 语法树
- 块
- 叮叮当当
- 上下文无关文法（CFG）
- 自动文本释义
动手/演示：
- 解析语法树
- 块
- 叮叮当当
- 使用CFG自动执行文本释义
文字分类-I
学习目标：在本模块中，您将使用scikit-learn探索文本分类，向量化技术和处理
主题：
- 机器学习：刷机
- 言语包
- 计数向量化器
- 词频（TF）
- 反文档频率（IDF）
动手/演示：
- 展示言语方式
- 使用CountVectorizer（）
- 使用TF和IDF
文字分类-II
学习目标：在本模块中，您将学习建立用于文本分类的机器学习分类器
主题：
- 将文本转换为特征和标签
- 多项式朴素贝叶斯分类器
- 利用混淆矩阵
动手/演示：
- 将文本转换为特征和标签
- 使用多项式NB分类器演示文本分类
- 利用混淆矩阵
课堂项目
目标：在本单元中，您将学习电影分级数据集上的情感分类
目标：在本模块的最后，您应该能够：
- 从标记化开始实施所有文本处理技术
- 表达您在文本挖掘方面的端到端工作
- 与文本处理一起实施机器学习
动手：
- 情绪分析
课程说明
关于使用Python进行自然语言处理课程
使用Python培训进行自然语言处理”侧重于NLP和文本分析的逐步指南，并使用Python编程语言进行了广泛的动手实践。它包装了许多现实生活中的示例，您可以在其中应用所学内容进行使用。讨论了诸如语义分析，文本处理，情感分析和机器学习等功能。本课程适用于处理数据和文本的人员–具有良好的分析背景并且很少接触Python编程语言。它旨在帮助您了解在使用Python编程语言进行自然语言处理中使用的重要概念和技术。您将能够建立自己的机器学习模型以进行文本分类。在课程结束时，
为什么要学习自然语言处理或自然语言处理？
自然语言处理（或文本分析/文本挖掘）应用分析工具从诸如社交媒体，书籍，报纸，电子邮件等文本数据的集合中学习。该目标可以被认为类似于人类通过阅读此类材料而学习。但是，使用自动化算法，我们可以从大量文本中学习，远远超过了人类。它通过产生聊天机器人和虚拟助手来帮助一个系统处理数百万用户的查询，从而掀起了一场新的革命。
NLP是人工智能的一个分支，它对计算机和人机交互的方式具有许多重要意义。几千年来发展起来的人类语言已成为一种细微的交流形式，它承载着往往超越单词本身的大量信息。NLP将成为弥合人类交流与数字数据之间鸿沟的一项重要技术。
使用Python培训的NLP的目标是什么？
在Python中完成此NLP培训后，您将能够：
- 在最受欢迎的Python库中学习自然语言处理的基础知识：NLTK
- 了解访问或修改某些最常见文件类型的技术
- 使用I python笔记本，逐步掌握文本处理的技巧
- 深入了解NLP工程师扮演的“角色”
- 了解有关单词袋建模和文本标记化的信息。
- 使用n-Gram模型对语料库中的单词袋进行建模和分析
- 了解有关使用单词频率计数，tf-idf等将文本转换为矢量的信息。
- 了解潜在语义分析及其在上下文感知语义内容处理中的用法。
- 处理实时数据
- 详细了解情绪分析，这是自然语言处理最有趣的应用之一
- 积累专业知识以应对未来，活在当下
谁应该参加此Python NLP培训？
NLP培训非常适合以下专业人员：
- 从接触过编程的大学生到组织的技术架构师/负责人
- 渴望成为“数据科学家”的开发人员
- 领导一组分析师的Analytics（分析）经理
- 想要了解文本挖掘技术的业务分析师
- 想要在文本数据上设计自动预测模型的“ Python”专业人员
- “这适合所有人”
本Python NLP培训课程的先决条件是什么？
这门NLP课程的先决条件是Python编程和对机器学习概念的充分理解。
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