Schița de curs
Introducere la Python
Introducere
1 - Instalarea Python
2 - Numere
3 - Șiruri
4 - Felierea șirurilor
5 - Liste
6 - Instalarea PyCharm
Declarații condiționale
7 - if elif else
Iterații
8 - for
9 - Range și While
10 - Comentarii și pauză
11 - Continuare
Funcții
12 - Funcții
13 - Valori de retur
14 - Valori implicite pentru argumente
15 - Domeniul de aplicare al variabilelor
16 - Argumente cu cuvinte cheie
17 - Numărul flexibil de argumente
18 - Despachetarea argumentelor
19 - Călătoria mea la Walmart și seturi
20 - Dicționar
21 - Module
Jocul cu cereri și fișiere
22 - Descărcarea unei imagini de pe Web
23 - Cum să citiți și să scrieți fișiere
24 - Descărcarea fișierelor de pe Web
Excepții
28 - Excepții
Programe orientate pe obiect
29 - Clase și obiecte
30 - init
31 - Variabile de clasă vs. variabile de instanță
32 - Moștenirea
33 - Moștenire multiplă
34 - threading
Joacă-te cu Python
35 - Descompunerea listei sau a tuplurilor
36 - Zip (și povestea infecției cu drojdie)
37 - Lamdba
38 - Min, Max și sortarea dicționarelor
39 - Pernă
40 - Decuparea imaginilor
41 - Combinarea imaginilor împreună
42 - Obținerea canalelor individuale
43 - Efect de îmbinare grozav
44 - Transformări de bază
45 - Moduri și filtre
46 - struct
47 - hartă
48 - Operatori bitwise
49 - Găsirea celui mai mare sau celui mai mic element
50 - Calcule de dicționar
51 - Găsirea celor mai frecvente elemente
52 - Sortarea cu mai multe chei din dicționar
53 - Sortarea obiectelor personalizate
Add Ons:
54 - Database Conectivitate și interogare pentru MySQL
55 - Privire rapidă la Expressioni obișnuiți
56 - Joaca cu REST API
Scrierea unui crawler web
Prelucrarea limbajului natural și NLTK
Introducere în NLP (exemple în Python, desigur)
Manipularea simplă a textului
Căutarea textului
Numărarea Words
Divizarea textelor în Words
Dispersia lexicală
Prelucrarea structurilor complexe
Reprezentarea textului în liste
Indexarea listelor
Colocații
Bigrame
Distribuții de frecvență
Condiționale cu Words
Compararea Words (startswith, endswith, islower, isalpha, etc...)
Înțelegerea limbajului natural
Dezambiguizarea sensului Word
Rezolvarea pronumelor
Traduceri automate (statistice, bazate pe reguli, literale, etc...)
Exerciții
NLP în Python în exemple
Accessing Text Corpora și resurse lexicale
Surse comune pentru corpusuri
Distribuții de frecvență condiționată
Numărarea Words pe genuri
Crearea propriului corpus
Dicționar de pronunție
Lexicoane Shoebox și Toolbox
Simțuri și sinonime
Ierarhii
Relații lexicale: Meronime, Holonime
Similaritate semantică
Prelucrarea textului brut
Scriere
strunjire
extragerea unor părți din șir
accesarea caracterelor individuale
căutare, înlocuire, divizare, alăturare, indexare etc...
utilizarea expresiilor regulate
detectarea modelelor de cuvinte
stemming
tokenizare
normalizarea textului
Word Segmentare (în special în chineză)
Categorizare și etichetare Words
Corpora etichetate
Token-uri etichetate
Set de etichete pentru părți de vorbire
Python Dicționare
Words la corespondența Propertieis
Etichetarea automată
Determinarea categoriei unui Word (morfologică, sintactică, semantică)
Clasificarea textului (Machine Learning)
Clasificare supravegheată
Segmentarea propozițiilor
Validare încrucișată
Arbori de decizie
Extragerea informațiilor din text
Împărțire în bucăți
Chinking
Etichete vs arbori
Analiza structurii propozițiilor
Gramatică liberă de context
Parseri
Construirea gramaticilor bazate pe caracteristici
Caracteristici gramaticale
Procesarea structurilor caracteristice
Analiza sensului propozițiilor
Semantică și logică
Logica propozițională
Logica de prim ordin
Semantica discursului
Gestionarea datelor lingvistice
Formatele datelor (lexicon vs text)
Metadate
Cerințe
Nu există cerințe specifice necesare pentru a participa la acest curs.