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치트 시트는 잊어버린 개념을 수정하거나 기술적인 NLP 인터뷰를 준비하는 데 필수적입니다. 그것은 과거에 나에게 도움이 되었으며 이제는 NLP에 관한 최고의 리소스를 여러분과 공유하고 있습니다.
상위 5개 NLP 치트 시트를 검토하면 NLP 알고리즘, 모델, Python 라이브러리, 작업, 분석 기술, 성능 지표 및 프레임워크에 대해 배울 수 있습니다.
XNUMXD덴탈의 NLP 스타터 키트 NLP Python 라이브러리, 작업, 프레임워크, 데이터 세트, 알고리즘 및 벤치마크를 소개하는 마크다운 기반 치트 시트입니다. 코드 샘플을 통해 알고리즘의 개념을 배우게 됩니다.
NLP 스타터 키트는 간단한 텍스트 분류부터 변환기까지 모든 기본 사항을 다룹니다. 또한 데이터 세트를 이해하기 위한 다양한 분석 기술에 대해 배우게 됩니다.
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치트시트에서 배울 내용은 다음과 같습니다.
- 워드 임베딩
- 중지 단어
- 스팬
- 토큰 및 토큰화
- 청크와 청킹
- 품사(POS) 태깅
- 형태소 분석 및 표제어 추출
- 문장 감지
- 종속성 구문 분석
- NER (Named Entity Recognition)
- 텍스트 분류
- 유사성
- N-그램
- 커널
- Spearman의 순위 상관 계수
- KNN
- 감정 분석
- 그리고 더
XNUMXD덴탈의 spaCy 치트 시트 spaCy Python 패키지를 사용하여 중요한 NLP 개념과 기능을 다룹니다. SpaCy는 더 많은 양의 텍스트를 이해하기 위해 제작용으로 특별히 설계된 고급 오픈 소스 NLP 도구입니다.
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치트 시트에서는 다음 내용을 학습합니다.
- 통계 모델
- 문서, 토큰 및 범위
- 라벨 설명
- 언어적 특징
- 파이프라인 구성요소
- 시각화
- 단어 벡터와 유사성
- 구문 반복자
- 확장 속성
- 규칙 기반 매칭
XNUMXD덴탈의 NLTK 치트 시트를 사용한 NLP 대부분 NLTK 패키지를 사용하는 Python의 기본 NLP 작업에 대한 참조 가이드를 제공합니다. POS 태깅, 표제어 추출, 문장 구문 분석 및 텍스트 분류에 대해 학습합니다.
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치트 시트에서는 다음 내용을 학습합니다.
- 텍스트 처리
- 말뭉치 및 어휘 리소스에 액세스
- 토큰화
- 표절화 및 형태소 분석
- 품사(POS) 태깅
- 문장 분석
- 텍스트 분류
- 엔터티 인식(청킹/칭킹)
- Pandas 및 명명된 그룹을 사용한 RegEx
XNUMXD덴탈의 포옹 얼굴 트랜스포머 문서 NLP 문제를 해결하는 효율적인 방법을 이해하는 가장 좋은 방법입니다. 문서를 사용하여 몇 분 안에 API를 배우고 대규모 언어 모델을 훈련할 수 있습니다. PyTorch, TensorFlow 및 Jax 프레임워크와 함께 작동합니다.
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문서를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 기계 번역
- 채우기 마스크
- 토큰 분류
- 문장 유사성
- 질문 답변
- 요약
- 텍스트 분류
- 텍스트 생성
- 대화
- 텍스트 음성 변환 및 자동 음성 인식
XNUMXD덴탈의 마스터 NLP 치트 시트 자연어 처리의 모든 측면을 다룹니다. 언어 모델을 구축하고, 순차 입력과 대규모 어휘를 처리하고, 상황에 맞는 임베딩을 배우게 됩니다. 이 치트 시트는 더 많은 것을 배우고 인터뷰를 준비하려는 전문가를 위한 것입니다.
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치트 시트에서는 다음 내용을 학습합니다.
- 원-핫 벡터, Word2Vec 및 GloVe
- N-gram 언어 모델, RNN, Deep 양방향 RNN, GRU 및 LSTM
- Seq2Seq 모델 및 Attention 메커니즘
- 소프트맥스와 단어 및 문자 기반 모델 확장
- ELMo, ULMFit 및 Transformer 모델
- 자주 묻는 질문
NLP 치트 시트는 잊어버린 개념을 수정하고 기계 학습 인터뷰에서 기술 단계를 통과하는 데 도움이 되는 간단한 정보를 제공합니다.
나는 NLP 치트를 여러 번 사용했는데, 주로 회사가 NLP에 대한 전문 지식을 갖춘 기계 학습 엔지니어를 찾을 때 사용합니다. 코드가 있는 서류 최신 동향을 파악하는 것입니다.
나는 당신이 치트 시트를 좋아하기를 바랍니다. 나를 팔로우하는 것을 잊지 마세요 트위터 과 링크드인, 데이터 과학에 대한 매력적인 블로그를 게시합니다.
아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 머신 러닝 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 고생하는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 만드는 것입니다.
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- 출처: https://www.kdnuggets.com/2022/12/top-5-nlp-cheat-sheets-beginners-professional.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-5-nlp-cheat-sheets-for-beginners-to-professional
