Инструменты обработки естественного языка в Python

24 участника

О чём курс

Для анализа 7000+ человеческих языков машинами недостаточно просто знать Python — нужно владеть стеком библиотек, которые автоматизируют обработку текста от сырых файлов до готовых моделей. Курс выстроен вокруг жизненного цикла NLP-проекта, где вместо разрозненных теорий разбирается практический рабочий процесс обработки данных.

Внутри разбираются:

  • Работа с 15+ инструментами (Spacy, Flair, TextBlob, NLTK, NeatText, Ftfy), которые решают задачи очистки и анализа неструктурированных данных.
  • Техники векторизации текста: Word2Vec, FastText и Tfidf для подготовки данных к машинному обучению.
  • Создание полноценных NLP-приложений для классификации текста, анализа тональности и стилометрии с использованием фреймворка Streamlit.
  • Специфические приемы: извлечение данных из PDF, docx и API, а также автоматизированное определение авторства через методы стилометрии.

Курс подойдет тем, кто хочет освоить конкретный инструментарий для работы с текстами в Data Science. В результате вы научитесь проводить полный цикл NLP-проекта: от парсинга «грязных» текстовых документов до развертывания готовых моделей анализа.

Программа обучения

Точной программы нет. Примерный план на основе описания:

  • Введение в NLP и принципы обработки естественного языка в Python
  • Сбор текстовых данных: парсинг PDF, docx, txt, csv и веб-ресурсов
  • Предварительная обработка (Pre-processing): токенизация, использование Regex, NeatText и Ftfy
  • Извлечение данных: использование ключевых слов (Yake, Rake, Textrank, Spacy)
  • Анализ тональности: работа с TextBlob, Vader, Flair и методами машинного обучения
  • Продвинутые методы: стилометрия и векторизация (Word2Vec, FastText, Tfidf)
  • Создание приложений: разработка NLP-интерфейсов на Streamlit
  • Финальные проекты: классификация текста, резюмирование и идентификация автора
Складчина создана 17 ноября 2020 г. · описание обновлено 23 марта 2026 г.
154 ₽ 1 090 ₽