Skip to content

Latest commit

 

History

History
29 lines (18 loc) · 5.87 KB

File metadata and controls

29 lines (18 loc) · 5.87 KB

เริ่มต้นกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คือความสามารถของโปรแกรมคอมพิวเตอร์ในการเข้าใจภาษามนุษย์ทั้งที่พูดและเขียน ซึ่งเรียกว่าภาษาธรรมชาติ เป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) NLP มีมานานกว่า 50 ปีและมีรากฐานมาจากสาขาภาษาศาสตร์ ทั้งหมดนี้มุ่งเน้นไปที่การช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจและประมวลผลภาษามนุษย์ ซึ่งสามารถนำไปใช้ทำงานต่าง ๆ เช่น การตรวจสอบการสะกดคำหรือการแปลภาษาโดยเครื่องจักร มีการใช้งานในโลกจริงหลากหลายในหลายสาขา เช่น การวิจัยทางการแพทย์ เครื่องมือค้นหา และการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ

หัวข้อภูมิภาค: ภาษาและวรรณกรรมยุโรป และโรงแรมโรแมนติกในยุโรป ❤️

ในส่วนนี้ของหลักสูตร คุณจะได้เรียนรู้หนึ่งในวิธีการใช้งานที่แพร่หลายที่สุดของการเรียนรู้ของเครื่อง: การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งมีต้นกำเนิดมาจากภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ หมวดหมู่นี้ของปัญญาประดิษฐ์เป็นสะพานเชื่อมระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรผ่านการสื่อสารด้วยเสียงหรือข้อความ

ในบทเรียนเหล่านี้ เราจะเรียนรู้พื้นฐานของ NLP โดยการสร้างบอทสนทนาเล็ก ๆ เพื่อเรียนรู้ว่าการเรียนรู้ของเครื่องช่วยทำให้การสนทนาเหล่านี้ฉลาดขึ้นเรื่อย ๆ ได้อย่างไร คุณจะย้อนเวลากลับไปพูดคุยกับเอลิซาเบธ เบนเน็ตต์ และมิสเตอร์ดาร์ซีจากนวนิยายคลาสสิกของเจน ออสเตน Pride and Prejudice ที่ตีพิมพ์ในปี 1813 จากนั้นคุณจะเพิ่มพูนความรู้โดยการเรียนรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์ความรู้สึกผ่านรีวิวโรงแรมในยุโรป

หนังสือ Pride and Prejudice และชา

ภาพถ่ายโดย Elaine Howlin บน Unsplash

บทเรียน

  1. แนะนำการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
  2. งานและเทคนิคทั่วไปใน NLP
  3. การแปลและการวิเคราะห์ความรู้สึกด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง
  4. การเตรียมข้อมูลของคุณ
  5. NLTK สำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึก

เครดิต

บทเรียนการประมวลผลภาษาธรรมชาติเหล่านี้เขียนขึ้นด้วย ☕ โดย Stephen Howell


ข้อจำกัดความรับผิดชอบ:
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI Co-op Translator แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้อง แต่โปรดทราบว่าการแปลโดยอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามืออาชีพ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้