[Free] Khoá học Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) miễn phí 30 giờ

Chia sẻ khóa học Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), link đăng ký miễn phí vĩnh viễn ở cuối bài.

Xem thêm:

Khóa học Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì

Khóa học Xử lý ngôn ngữ tự nhiên – Natural Language Processing course (NLP course) là một chương trình đào tạo về “cách máy tính có thể hiểu, phân tích và tạo ra ngôn ngữ như con người”.

Với sự phát triển đáng kể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, NLP đã trở thành một lĩnh vực quan trọng, với ứng dụng rộng rãi từ công nghệ thông tin đến y học và thậm chí là ngôn ngữ học. Các khóa học này không chỉ cung cấp kiến thức vững chắc về các phương pháp và công nghệ NLP mà còn giúp sinh viên phát triển các kỹ năng cần thiết để ứng dụng chúng vào thực tế.

Từ việc xử lý và phân tích văn bản đến việc tạo ra các ứng dụng trí tuệ nhân tạo đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cả lý thuyết và thực tiễn của NLP, và khóa học này đề cao cả hai khía cạnh này, giúp học viên trở thành những chuyên gia thực sự trong lĩnh vực này.

Cơ sở lý thuyết

Cơ sở lý thuyết của Khóa học Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) bao gồm một loạt các nguyên tắc, phương pháp và công nghệ cơ bản nhằm hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên một cách hiệu quả. Dưới đây là một số điểm chính của cơ sở lý thuyết trong khóa học này:

Ngôn ngữ và ngữ nghĩa: NLP chú trọng vào việc nghiên cứu cấu trúc và ý nghĩa của ngôn ngữ tự nhiên. Sinh viên sẽ được học về cấu trúc ngữ pháp, ngữ nghĩa và cách các yếu tố này tương tác trong các ngôn ngữ khác nhau.
Xử lý và phân tích văn bản: Sinh viên sẽ được giới thiệu về các kỹ thuật và công cụ để xử lý và phân tích văn bản tự nhiên, bao gồm các công đoạn như tách từ, phân loại văn bản, rút trích thông tin và phân tích tư duy.
Học máy và mô hình ngôn ngữ: Cơ sở lý thuyết của NLP cũng bao gồm việc học về các phương pháp học máy và mô hình ngôn ngữ, từ đó có thể áp dụng vào các vấn đề như dịch máy, nhận dạng ngôn ngữ tự nhiên và tự động tạo văn bản.
Ngôn ngữ tự nhiên và ứng dụng: Khóa học cung cấp một cái nhìn tổng quan về các ứng dụng thực tiễn của NLP, từ ứng dụng trong công nghệ thông tin như chatbot và phân tích cảm xúc đến các ứng dụng trong y học như xử lý tài liệu y khoa và dự đoán bệnh lý.
Nghiên cứu và phát triển: Sinh viên cũng sẽ được giới thiệu về các xu hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực NLP và cách tham gia vào quá trình phát triển và cải tiến các phương pháp và công nghệ trong lĩnh vực này.

Kỹ thuật NLP

Tính đến thời điểm hiện tại, có nhiều kỹ thuật Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) được áp dụng trong các ứng dụng và nghiên cứu. Dưới đây là một số kỹ thuật phổ biến:

Tokenization (Tách từ): Quá trình chia văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn như từ, câu hoặc đoạn văn.
Stopwords Removal (Loại bỏ từ dừng): Loại bỏ các từ phổ biến và không mang ý nghĩa như “và”, “hoặc” để tăng hiệu suất xử lý.
Stemming và Lemmatization (Rút gọn từ và Chuẩn hóa từ): Chuyển đổi từ về dạng gốc của chúng để giảm sự biến thể của từ và tăng tính nhất quán trong việc phân tích.
Part-of-Speech Tagging (Gán nhãn loại từ): Xác định loại từ (danh từ, động từ, tính từ, …) trong một văn bản.
Named Entity Recognition (Nhận dạng thực thể được đặt tên): Xác định và phân loại các thực thể như tên riêng, địa danh, ngày tháng trong văn bản.
Sentiment Analysis (Phân tích cảm xúc): Xác định ý kiến hoặc cảm xúc trong văn bản, thường là tích cực, tiêu cực hoặc trung tính.
Machine Translation (Dịch máy): Dịch văn bản từ một ngôn ngữ sang ngôn ngữ khác tự động bằng các mô hình học máy.
Text Generation (Tạo văn bản): Tạo ra văn bản mới dựa trên một nguồn dữ liệu hoặc mô hình đã được huấn luyện trước.
Topic Modeling (Mô hình chủ đề): Phân tích và xác định các chủ đề chính trong một tập dữ liệu văn bản.

Những kỹ thuật này, cùng với nhiều công cụ và thuật toán khác, tạo nên bộ công cụ mạnh mẽ để xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên, mở ra nhiều ứng dụng quan trọng trong thế giới thực, từ chatbots đến phân tích dữ liệu và dịch máy.

Ứng dụng NLP

Công nghệ Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) có nhiều ứng dụng thực tiễn quan trọng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến của NLP:

Chatbots và Trợ lý ảo: NLP được sử dụng để xây dựng các hệ thống tự động trò chuyện như chatbots và trợ lý ảo. Chúng có khả năng hiểu và phản hồi tự nhiên cho các câu hỏi và yêu cầu của người dùng.
Dịch máy: NLP giúp dịch văn bản từ một ngôn ngữ sang ngôn ngữ khác một cách tự động. Công nghệ này rất hữu ích trong giao tiếp liên ngôn ngữ và trong việc tiếp cận thông tin trên internet.
Phân tích cảm xúc: NLP có thể phân tích cảm xúc trong văn bản, giúp doanh nghiệp đánh giá ý kiến của khách hàng, phản ứng đối với sản phẩm hoặc dịch vụ.
Tóm tắt văn bản: NLP có thể tự động tóm tắt nội dung của một văn bản dài, giúp người đọc tiết kiệm thời gian và nắm bắt thông tin chính.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong y học: NLP được sử dụng để phân tích và trích xuất thông tin từ tài liệu y học, giúp cho việc đặt chẩn đoán và nghiên cứu y học trở nên hiệu quả hơn.
Phân loại văn bản: NLP có thể được sử dụng để phân loại văn bản vào các danh mục khác nhau, như phân loại email vào thư rác hoặc thư quan trọng.
Tìm kiếm thông tin: NLP giúp cải thiện khả năng tìm kiếm thông tin trên internet bằng cách hiểu và xử lý yêu cầu tìm kiếm của người dùng một cách thông minh.

Đối tượng học viên của các khóa học NLP

Các khóa học NLP (Natural Language Processing) thường thu hút một loạt các đối tượng học viên từ nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số đối tượng phổ biến của các khóa học NLP:

Sinh viên đại học và sau đại học: Sinh viên là một phần lớn của đối tượng học viên, đặc biệt là những người theo học chuyên ngành khoa học máy tính, ngôn ngữ học, khoa học dữ liệu và các lĩnh vực liên quan.
Nhà nghiên cứu và nhà khoa học dữ liệu: Những người đã có kiến thức sâu rộng về lĩnh vực này thường muốn cập nhật kiến thức mới nhất và phát triển kỹ năng trong NLP để áp dụng vào công việc nghiên cứu và phát triển sản phẩm.
Nhà phát triển phần mềm và kỹ sư máy tính: Đối với những người này, việc hiểu biết về NLP có thể giúp họ tạo ra các ứng dụng và dịch vụ mới, từ chatbots đến hệ thống phân tích cảm xúc tự động.
Chuyên gia trong lĩnh vực ngôn ngữ tự nhiên: Các nhà ngôn ngữ học và nhà nghiên cứu về ngôn ngữ tự nhiên thường quan tâm đến NLP để áp dụng vào nghiên cứu ngôn ngữ và xây dựng các mô hình ngôn ngữ mới.
Các chuyên gia về dữ liệu và phân tích dữ liệu: Với sức mạnh của NLP trong việc phân tích và trích xuất thông tin từ văn bản, các chuyên gia về dữ liệu thường muốn học về NLP để nắm bắt được những tri thức ẩn trong dữ liệu văn bản.
Doanh nhân và nhà quản lý: Có một số doanh nhân và nhà quản lý quan tâm đến NLP để hiểu cách áp dụng công nghệ này vào các lĩnh vực như tiếp thị, dịch vụ khách hàng và phân tích thị trường.

Tuy nhiên, đối tượng học viên có thể đa dạng và phụ thuộc vào mục tiêu cá nhân cũng như mức độ kiến thức trước đây về lĩnh vực này.

Học xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Python

Việc học xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) với Python là một sự lựa chọn vô cùng hợp lý với những lợi ích sau:

Python – Ngôn ngữ lập trình phổ biến và dễ học: Python không chỉ có cú pháp đơn giản, dễ đọc và dễ hiểu, mà còn có một cộng đồng lập trình đông đảo cùng với nhiều tài liệu hỗ trợ. Điều này giúp người học dễ dàng tiếp cận và bắt đầu với NLP một cách nhanh chóng và dễ dàng hơn.
Thư viện NLP mạnh mẽ: Python cung cấp một loạt các thư viện NLP mạnh mẽ từ mã nguồn mở, giúp người học thực hiện các tác vụ NLP một cách hiệu quả. Các thư viện như NLTK, spaCy, TensorFlow, Keras, Hugging Face Transformers cung cấp nền tảng vững chắc cho việc nghiên cứu và triển khai các giải pháp NLP đa dạng.
Sự phổ biến của Python trong ngành NLP: Các công ty hàng đầu như Google, Facebook, Microsoft, Amazon đã và đang sử dụng Python trong các dự án NLP của họ. Điều này mở ra nhiều cơ hội việc làm cho những người có kiến thức và kỹ năng về NLP và Python.
Lĩnh vực NLP đang phát triển mạnh mẽ: NLP không chỉ có ứng dụng trong các lĩnh vực như dịch máy, chatbot, tóm tắt văn bản, phân loại văn bản mà còn mở ra nhiều cơ hội sáng tạo và phát triển trong tương lai. Việc học NLP với Python là một cách tuyệt vời để tham gia và đóng góp vào sự phát triển của lĩnh vực này.

Tuy nhiên, để thành công trong việc học NLP với Python, bạn cần lưu ý các điều sau:

NLP là một lĩnh vực phức tạp đòi hỏi kiến thức rộng rãi về ngôn ngữ học, khoa học máy tính và toán học.
Việc học NLP đòi hỏi sự kiên nhẫn và thời gian đầu tư để hiểu sâu và áp dụng các khái niệm và kỹ thuật.

Việc học NLP với Python không chỉ mang lại nhiều cơ hội việc làm mà còn là một cơ hội để tham gia vào một lĩnh vực đầy tiềm năng và phát triển mạnh mẽ.

Khoá học Xử lý ngôn ngữ tự nhiên miễn phí

Các khóa học về chủ đề Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Python một cách bài bài bản và đầy đủ như khóa học sau thì còn khá ít. Mình sẽ tìm kiếm và chia sẻ các khóa học về cùng chủ đề ở bài viết này.

Cập nhật 20/2/2024:

Natural Language Processing in Python for Beginners

Text Cleaning, Spacy, NLTK, Scikit-Learn, Deep Learning, word2vec, GloVe, LSTM for Sentiment, Emotion… source: udemy.com

30 hours on-demand video
2 articles
2 downloadable resources

What you’ll learn

“Learn complete text processing with Python
Learn how to extract text from PDF files
Use Regular Expressions for search in text
Use SpaCy and NLTK to extract complete text features from raw text
Use Latent Dirichlet Allocation for Topic Modelling
Use Scikit-Learn and Deep Learning for Text Classification
Learn Multi-Class and Multi-Label Text Classification
Use Spacy and NLTK for Sentiment Analysis
Understand and Build word2vec and GloVe based ML models
Use Gensim to obtain pretrained word vectors and compute similarities and analogies
Learn Text Summarization and Text Generation using LSTM and GRU
Understand the basic concepts and techniques of natural language processing and their applications.
Learn how to use Python and its popular libraries such as NLTK and spaCy to perform common NLP tasks.
Be able to tokenize and stem text data using Python.
Understand and apply common NLP techniques such as sentiment analysis, text classification, and named entity recognition.
Learn how to apply NLP techniques to real-world problems and projects.
Understand the concept of topic modeling and implement it using Python.
Learn the basics of text summarization and its implementation using Python.
Understand the concept of text generation and implement it using Python
Understand the concept of text-to-speech and speech-to-text conversion and implement them using Python.
Learn how to use deep learning techniques for NLP such as RNN, LSTM, and word embedding.

Requirements

Have a desire to learn
Elementary level math
Have basic understanding of Python and Machine Learning

Description

Welcome to KGP Talkie’s Natural Language Processing (NLP) course. It is designed to give you a complete understanding of Text Processing and Mining with the use of State-of-the-Art NLP algorithms in Python.

We will learn Spacy in detail and we will also explore the uses of NLP in real life. This course covers the basics of NLP to advance topics like word2vec, GloVe, Deep Learning for NLP like CNN, ANN, and LSTM. I will also show you how you can optimize your ML code by using various tools of sklean in python. At the end part of this course, you will learn how to generate poetry by using LSTM. Multi-Label and Multi-class classification is explained. At least 12 NLP Projects are covered in this course. You will learn various ways of solving edge-cutting NLP problems.

You should have an introductory knowledge of Python and Machine Learning before enrolling in this course.

In this course, we will start from level 0 to the advanced level.

We will start with basics like what is machine learning and how it works. Thereafter I will take you to Python, Numpy, and Pandas crash course. If you have prior experience you can skip these sections. The real game of NLP will start with Spacy Introduction where I will take you through various steps of NLP preprocessing. We will be using Spacy and NLTK mostly for the text data preprocessing.

In the next section, we will learn about working with files to store and load text data. This section is the foundation of another section on Complete Text Preprocessing. I will show you many ways of text preprocessing using Spacy and Regular Expressions. Finally, I will show you how you can create your own python package on preprocessing. It will help us to improve our code-writing skills. We will be able to reuse our code systemwide without writing codes for preprocessing every time. This section is the most important section.

Then, we will start the Machine learning theory section and a walkthrough of the Scikit-Learn Python package where we will learn how to write clean ML code. Thereafter, we will develop our first text classifier for SPAM and HAM message classification. I will also show you various types of word embeddings used in NLP like Bag of Words, Term Frequency, IDF, and TF-IDF. I will show you how you can estimate these features from scratch as well as with the help of the Scikit-Learn package.

Thereafter we will learn about the machine learning model deployment. We will also learn various other essential tools like word2vec, GloVe, Deep Learning, CNN, LSTM, RNN, etc.

Nội dung liên quan trong khóa học: Natural Language Processing, Python, Beginners, NLP, Text Processing, Text Analysis, Machine Learning, Data Science, Artificial Intelligence, Natural Language Understanding, Text Mining, Text Classification, Sentiment Analysis, Named Entity, Speech Recognition, Language Modeling, Text Generation, Text Summarization, Text Clustering, Text Similarity, Text Preprocessing, Regular Expressions, NLTK, spaCy, Gensim, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, Numpy, Pandas, Jupyter Notebook, Data Visualization.

At the end of this lesson, you will learn everything which you need to solve your own NLP problem.

Who this course is for

Beginners in Natural Language Processing
Data Scientist curious to learn NLP
Individuals with a basic understanding of Python programming who want to expand their skills to include natural language processing
Data scientists, data analysts, and researchers who want to add NLP to their toolkit
Developers who want to build applications that involve natural language processing, such as chatbots or text-based recommender systems
Students and professionals in fields such as linguistics, computer science, and artificial intelligence who want to gain a deeper understanding of NLP”

source: udemy.com