NLP Foundations: Classification and Vector Spaces

自然言語処理（NLP）は、人間の言語を機械が理解できるデータに変換することで、テクノロジーとの対話方法を変革します。このコースは、テキストを分類し、単語間の関係をマッピングするために使用される基本的なテクニックを習得するための明確な道筋を初心者向けに提供します。 基本的な言語学の理解から、感情を検出し、言語間を翻訳できる機能的なモデルの構築へと移行します。このコースの終わりまでに、単語を数学的なベクトルとして表現し、それらの表現を使用して実際のテキスト分析の問題を解決できるようになります。 学習内容： - 自然言語処理とベクトル数学の基本的な専門用語を理解する - テキストデータに対する感情分析を実行するために、ロジスティック回帰とナイーブベイズを適用する - ベクトル空間モデルを使用して、単語間の意味的な類似性と関係を特定する - 複雑なテキストデータを単純化するために、主成分分析を使用した次元削減を実践する - 現在の大規模言語モデルで使用されている最新の単語埋め込みパターンを探る - 効率的なテキスト検索のために、近似k近傍法と局所性鋭敏型ハッシュを実装する コースは、基本的な定義とテキスト前処理の仕組みから始まり、実践的な分類アルゴリズムとベクトル空間理論に進みます。詳細な説明を読み、NLPのコアロジックに焦点を当てたコーディング演習を通じて知識を応用します。 このコースは、データサイエンスまたは機械学習に関心のある初心者向けに設計されています。NLPの事前経験は必要ありません。 今日から言語テクノロジーの世界への旅を始めましょう。