Инструменты обработки естественного языка в Python

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.