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Python自然語言處理-BERT模型實戰課程旨在幫助同學們快速掌握當下NLP領域最核心的演算法模型BERT的原理構造與應用例項。
通俗講解BERT模型中所涉及的核心知識點（Transformer,self-attention等），基於google開源BERT專案從零開始講解如何搭建自然語言處理通用框架，通過debug原始碼詳細解讀其中每一核心程式碼模組的功能與作用。最後基於BERT框架進行中文情感分析與命名實體識別等主流專案實戰。
https://softnshare.com/python-bert/
--課程已於 2019 年 9 月更新--
課程將從基礎開始，學習如何使用 Python 打開並處理文字與 PDF 檔案，以及如何使用正規表示式在文字檔中搜索自訂的模式。
然後從自然語言處理的基礎開始，利用 Python 的自然語言工具包程式庫( Natural Language Toolkit library )，以及最先進的 Spacy 程式庫，其可用於超快速標記( ultra fast tokenization )、解析( parsing )、實體識別( entity recognition )和文字的詞形還原( lemmatization )。
你將會理解一些基本的 NLP 概念，例如詞幹分析( stemming )、詞形還原( lemmatization ) 、停止的字彙( stop words )、片語比對( phrase matching )、標記化( tokenization )等等！
接下來將介紹詞性標註( Part-of-Speech tagging )，在這裏，Python 腳本將能夠自動將文字中的字彙分配給相應的詞類，比如名詞、動詞和形容詞，這是建構智慧語言系統的一個重要部分。
你還將學習命名實體識別( named entity recognition )，允許你的程式碼通過提供文字資訊來自動理解金錢、時間、公司、產品等概念。
通過這些最先進的視覺化程式庫，將能夠實時查看這些關係。
然後繼續瞭解機器學習與 Scikit-Learn 進行文字分類，如自動建立機器學習系統，可以辨識正面和負面的電影評論，或垃圾與合法的電子郵件訊息。
最後將把這些知識擴展到更複雜的非監督式學習做自然語言處理，比如主題建模( topic modeling )，課程中使用的機器學習模型將從原始文字檔案中檢測主題和主要概念。
本課程甚至涵蓋了一些高級主題，例如使用 NLTK 程式庫對文字進行情感分析( sentiment analysis )，以及使用 Word2Vec 演算法創建語義詞向量( semantic word vectors )。
包含在這個課程是一個完整的部分致力於最先進的高級主題，如使用深度學習建立自己的聊天機器人( chat bots )！
https://softnshare.com/nlp-natural-language-processing-python/
完整的實用自然語言處理( NLP )指南：垃圾郵件檢測、情感( sentiment )分析、文章調整器( article spinner )和潛在語意( latent semantic )分析。
從這 5.5 小時的課程，你會學到
1. 使用 Python 編寫你自己的垃圾郵件檢測程式碼
2. 使用 Python 編寫你自己的情感分析程式碼
3. 使用 Python 執行潛在語意( latent semantic )分析或潛在語意索引
4. 了解如何使用 Python 中編寫自己的文章調整器( article spinner )
https://softnshare.com/data-science-natural-language-proce…/
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情感分析python 在 [問題] 情感分析的資料庫- 看板Python - 批踢踢實業坊 的美食出口停車場
小弟最近在做的專案是要把評論提取特徵，然後做出一個分類器
假如已經成功提取特徵，想說可以用情緒分析來給那些特徵一個值，例如特徵有「價錢」
，便使用價錢的情緒分析資料庫來分析評論，算出分數後將分數回傳的「價錢」欄位
目前的疑問是，有沒有「針對不同主題」的情緒分析資料庫呢？ 例如「價錢」的情緒分
析資料庫，「口味」的情緒分析資料庫，「服務品質」的情緒分析資料庫
上網找了一下到找不到需要的，在想是不是我下錯關鍵字之類的... 希望版上大神能指點
迷津，萬分感謝！
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.71.65.209 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1591613314.A.5C0.html
※ 編輯: nchunerdy120 (111.71.65.209 臺灣), 06/08/2020 18:48:55
應的情緒分析資料庫轉換後給他一分，「這家餐廳很貴」則是給他五分。我的想法是在一
樣的邏輯標準下將文字內容量化
※ 編輯: nchunerdy120 (111.71.65.209 臺灣), 06/08/2020 19:34:44
己標記的，感謝您
「口味」的情緒分析、「服務」的情緒分析、「價錢」的情緒分析），也就是那個情緒分
析只會針對該主題的正負面情緒給分數，主要是想知道這點。 再次感謝您的熱心，真的
非常感謝
※ 編輯: nchunerdy120 (36.231.26.136 臺灣), 06/09/2020 18:47:26
※ 編輯: nchunerdy120 (223.137.120.224 臺灣), 06/10/2020 00:33:01
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