Обработка естественного языка (NLP) для ML-инженеров

Профиль аудитории:

• Аналитики данных
• Инженеры данных
• Специалисты по машинному обучению
• Специалисты по автоматизации

Предварительные требования:

• Основы Python: базовый синтаксис, библиотеки.
• Базовые навыки работы с ML: Pandas, Scikit-learn, линейная и логистическая регрессия.
• Знание SQL.
• Основы статистики: для оценки эффективности моделей.

По окончании курса слушатели смогут:

• Применять методы предобработки текстовых данных (токенизация, лемматизация, стемминг)
• Строить модели классификации текста с использованием традиционных методов и глубокого обучения.
• Применять методы анализа настроений для обработки текстов.
• Извлекать ключевые сущности из текста с использованием NER (Named Entity Recognition).
• Создавать и интегрировать чат-ботов с использованием технологий NLP.
• Оценивать производительность моделей классификации с помощью стандартных метрик (точность, recall, F1-score).
• Работать с большими объемами текстовых данных и оптимизировать процессы их обработки.

Модуль 1: Введение в обработку естественного языка

• Введение в область обработки естественного языка.
• Основные применения NLP (классификация текста, анализ настроений, фильтрация спама).
• Обзор задачи классификации текста (например, анализ настроений, фильтрация спама).
• Традиционные методы: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор.
• Глубокое обучение: нейронные сети, включая Convolutional Neural Networks (CNN).
• Практическое задание: создание модели классификации текста с использованием традиционных методов и глубокого обучения. Оценка модели по метрикам (точность, recall, F1-score).

Модуль 2: Основы работы с текстовыми данными

• Преобразование текста в данные для анализа: токенизация, лемматизация, стемминг.
• Методы предобработки данных: удаление стоп-слов, очистка данных.
• Обзор библиотек и инструментов для обработки текста (например, Python, NLTK, SpaCy).

Модуль 3: Классификация текста и анализ настроений

• Классификация текстов с помощью машинного обучения.
• Анализ настроений: как определить положительное или отрицательное отношение в тексте.
• Основные алгоритмы классификации: Naive Bayes, логистическая регрессия, поддерживающие векторные машины (SVM).
• Fine-tuning предобученных моделей: настройка моделей BERT, GPT для решения конкретных задач классификации и анализа настроений.
• Практическое задание: создание модели для анализа настроений в текстах с использованием fine-tuning.

Модуль 4: Извлечение информации из текста

• Распознавание сущностей (NER) и извлечение ключевых данных из текста.
• Построение цепочек событий и отношения между объектами.
• Работа с текстами на уровне понимания: части речи, зависимости между словами.
• Fine-tuning моделей для NER: обучение модели на специализированном наборе данных для извлечения сущностей.
• Практическое задание: извлечение ключевых сущностей из текстовых данных.

Модуль 5: Построение чат-ботов с использованием NLP

• Введение в создание чат-ботов с использованием NLP.
• Обзор инструментов для разработки чат-ботов (например, Rasa, Dialogflow, Hugging Face).
• Интеграция NLP с чат-ботами для автоматического ответа на запросы.
• Fine-tuning моделей для чат-ботов: обучение моделей, таких как GPT, для создания более точных и релевантных ответов.
• Практическое задание: создание простого чат-бота для обработки текстовых запросов с использованием fine-tuning.

Модуль 6: Работа с большими текстовыми данными

• Обработка и анализ больших объемов данных: использование распределённых систем.
• Применение методов NLP для работы с большими наборами данных (например, с помощью Apache Spark или других инструментов).
• Оптимизация производительности при работе с большими объемами текстовой информации.

Модуль 7: Применение NLP в аналитике данных

• Анализ текстов с использованием NLP для извлечения инсайтов.
• Применение анализа текстов для создания отчетности, аналитики и визуализации данных.
• Использование методов классификации и анализа настроений для предсказания трендов и поведения.