Natural Language Processing (NLP) — это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам понимать и обрабатывать естественный язык, то есть тот, на котором мы говорим друг с другом. Освоить эту перспективную сферу могут слушатели, которые обладают базовыми знаниями статистики, машинного обучения, линейной алгебры. А для решения практических задач понадобятся навыки программирования.

Мы сделали подборку онлайн-курсов по обработке естественного языка. На занятиях вы познакомитесь с современными подходами к решению популярных задач NLP, используя актуальные софтверные инструменты и современные вычислительные ресурсы. Вы на практике извлечете информацию из текста, сгенерируете тексты и классифицируете их по определенным признакам.

После завершения курсов вы сможете:

• работать с текстовыми данными;
• парсить, собирать данные с сайтов из интернета;
• создавать телеграм-ботов;
• работать с нейросетевыми моделями архитектуры трансформер;
• решать задачу распознавания именованных сущностей.

OTUS

Natural Language Processing (NLP)

Курс предназначен для DS/ML-специалистов, которые, либо уже какое-то время находятся в профессии, либо недавно закончили ML/DS/DL курсы и хотят углубить знания в области NLP. Данный курс представляет собой уникальное сочетание глубоких знаний из области NLP и «повседневных» практических навыков. С одной стороны, программа курса по наполненности и изучаемым темам ничуть не уступает аналогичным вузовскими курсам.

С другой стороны, в курсе, помимо теоретичечских знаний, особое внимание уделяется практическим навыкам, таким как работа с текстами на основе регулярных выражений, парсинг данных, создание телеграм-ботов. Эти темы практически не освещаются в большинстве NLP-курсов, так как считаются рутинными и техническами. При этом эти навыки необходимы всем специалистам в области NLP.

Также на курсе изучаются современные подходы и модели, которые на данный момент являются стандартом в области, но еще не успели войти в большинство программ, так как были предложены совсем недавно. Стоит отметить, что на курсе делается акцент на особенностях работы с русскоязычными моделями и данными на русском языке.

После завершения курса вы сможете:

• работать с текстовыми данными
• парсить, собирать данные с сайтов из интернета
• создавать телеграм-ботов
• применять методы классического NLP для решения ML задач, связанных с текстами
• работать с нейросетевыми моделями архитектуры трансформер
• применять модели архитектуры трансформер для широкого спектра NLP задач
• решать задачу распознавания именованных сущностей
• создавать вопросно-ответные системы

Программа обучения:

1. Python для работы с текстами
2. Введение в DL
3. Классические методы NLP
4. Нейросетевые языковые модели
5. Практические методы применения LLM и фундаментальных моделей
6. Дополнительные главы NLP
7. Проектный модуль

SkillFactory

Анализ естественного языка (NLP) в лингвистике и IT

Программа ТГУ и Skillfactory — первая в России онлайн-магистратура по Data Science в сфере NLP (обработки естественного языка). Программа составлена в 2023 году по международным стандартам. Ее академдиректор руководит NLP-разработками в «Сбере». NLP (Natural Language Processing) — раздел Data Science, который изучает алгоритмы машинного обучения в сфере обработки и воспроизведения человеческой речи, чтобы решать задачи бизнеса. Чтобы поступить на магистерскую программу, нужен диплом бакалавра или специалиста по любому направлению.

Вы научитесь:

• Писать код на Python. Создавать алгоритмы, которые собирают, обрабатывают и анализируют текстовые данные.
• Обучать NLP-алгоритмы/нейросети. Учить машины распознавать и анализировать человеческую речь и генерировать ответы.
• Проводить исследования инструментами NLP. Проверять бизнес-идеи и научные гипотезы с использованием методов анализа естественного языка.

Инструменты, с которыми вы научитесь работать:

1. Data Mining
2. Визуализация данных
3. Тестирование моделей
4. Feature Engineering
5. Обучение моделей
6. Промышленная эксплуатация моделей
7. Работа с базами данных
8. Бизнес-коммуникация
9. Работа с научными статьями
10. Проведение исследований
11. Препроцессинг данных
12. Работа с генеративными нейросетями

Stepik

Введение в обработку естественного языка

Курс состоит из введения и 10 тематических лекций; четыре из них посвящены инструментам — морфологическому и синтаксическому анализу, языковым моделям и моделированию смысла слов, а шесть — популярным приложениям — информационному и вопросно-ответному поиску, автоматическому реферированию, анализу тональности, извлечению информации и машинному переводу. Структура каждой лекции более-менее стандартна — постановка задачи, описание методов, обзор доступных инструментов и наборов данных, оценка. В курсе минимум математики и алгоритмов, упор сделан на методы и их оценку.

Начальные требования

Курс предназначен для слушателей, которые обладают базовыми знаниями статистики, машинного обучения, линейной алгебры. Для решения практических задач понадобятся навыки программирования (привязки к языку программирования нет — все задания на обработку данных).

Программа курса:

1. Введение
2. Морфология
3. Языковые модели
4. Обработка языка в задачах информационного поиска
5. Автоматическое реферирование
6. Синтаксис
7. Анализ тональности
8. Извлечение информации
9. Вопросно-ответный поиск
10. Лексическая семантика
11. Машинный перевод

Analytics Vidhya

Introduction to NLP — Free Course

Этот краткий курс от Шивама Бансала — отличное введение в область NLP. В нем вы найдете серию видеолекций и упражнений, основанных на языке Python и охватывающих регулярные выражения, обработку и классификацию текстов. Заканчивается курс руководством по созданию вашей первой элементарной модели машинного обучения на основе текста. Кроме того, вам предоставляется возможность сдать мини-экзамен, чтобы получить сертификат об окончании курса.

Программа обучения:

Модуль 1: Введение в обработку естественного языка.
Модуль 2: Научитесь использовать регулярные выражения
Модуль 3: Первый шаг НЛП — обработка текста
Модуль 4: Сертификационный экзамен НЛП
Модуль 5: Куда двигаться дальше?

Этот бесплатный курс поможет вам сделать первый шаг в мире обработки естественного языка. Следующие темы помогут вам начать работу.

• Чтение текстовых данных и работа с ними с помощью Python. В этом разделе вы узнаете, как импортировать текстовые данные с помощью Python для дальнейшей обработки.
• Научитесь использовать регулярные выражения для извлечения шаблонов из текста. Вы когда-нибудь задумывались о том, как определенные шаблоны, такие как идентификаторы электронной почты, извлекаются из длинного текста? Регулярные выражения или регулярное выражение — это модуль Python, который помогает вам манипулировать текстовыми данными и извлекать шаблоны.
• Предварительная обработка текста Текст — это, по сути, строки, и для того, чтобы машина могла работать, его необходимо преобразовать в числа, понятные машине. Кроме того, есть слова, которые вы хотите удалить из текста, например часто встречающиеся стоп-слова, такие как a, the, has, could и т. д.
• Проект НЛП по анализу настроений В этом модуле вы решите проект анализа настроений, чтобы обнаружить разжигание ненависти в тексте с помощью машинного обучения.

PyMagic

Natural Language Processing — курс для начинающих

Преподаватели погрузят вас в область Naural Language Processing. Вы познакомитесь с современными подходами к решению популярных задач NLP с использованием актуальных софтверных инструментариев и современных вычислительных ресурсов, на практике реализуете извлечение информации из текста, информационный поиск, классификацию и генерацию текста. В дополнение к основному курсу у вас будут семинары с экспертами промышленного Naural Language Processing. Каждый из экспертов поделится своим опытом NLP в реальных проектах.

Вы научитесь предобрабатывать тексты, а также разберетесь с полным пайпланом препроцессинга. Научитесь решать задачи классификации, теггинга и генерации текста. Познакомитесь с различными видами представления текста. Научитесь использовать новейшие архитектуры нейросетей — трансформеры для задач в области обработки текстовых данных.

Программа обучения:

1. Введение в NLP
2. Токенизация и морфология
3. Синтаксис и формальные языки
4. Информационный поиск
5. Языковое моделирование
6. Word2vec
7. RNN для NLP
8. Больше RNN для NLP
9. Больше Трансформеров
10. Примеры из опыта

Phyton School

NLP обработка естественного языка с Phyton

10-дневный практический курс для Data Scientist’ов, специалистов по машинному обучению и Python-разработчиков NLP-приложений, которые хотят освоить продвинутые методы решения задач обработки естественного языка с помощью нейронных сетей.

Курс «NLP с Python» представляет собой прикладные основы обработки естественного языка с помощью Machine Learning, включая всю необходимую теорию и практику по этой области искусственного интеллекта. В программе рассмотрены операции преобразования текстовых данных для дальнейшей обработки нейросетевыми алгоритмами: стемминг, лемматизация, векторизация. Приведены базовые NLP-задачи, которые могут быть решены с помощью методов машинного обучения: классификация и распознавание текстов, анализ звуковой информации. Большое внимание уделено практическому решению задач с использованием методов машинного обучения на языке Python с применением самых передовых нейросетей: BERT, GPT-2. Также курс «NLP с Python» включает изучение особенностей промышленной разработки Data Science решений и их эффективного развертывания в production: фреймворки Flask, Flacon, Django, технологии контейнеризации с помощью Docker, специализированные облачные сервисы.

На практике вы самостоятельно создадите, обработаете и проанализируете тексты и звуковые сигналы, а также создадите собственный production-сервис для решения NLP-задач. В результате освоения программы курса вы овладеете не только основными навыками Machine Learning, необходимыми для обработки естественного языка, но и освоите популярные фреймворки и технологии для промышленного развертывания Data Science решений.

Robot_dreams

Natural Language Processing

Изучите способы решения NLP-задач: стандартные правила, статистика и нейронные сети.

• научитесь решать фундаментальные задачи NLP: сплиттинг, токенизация, морфологический, синтаксический и семантический анализ
• освоите генерацию текста, задачи информационного поиска, машинного перевода, распознавания и синтеза речи
• узнаете, как оценивать качество NLP-моделей, находить потенциальные
  способы их улучшения

Необходимые знания для курса:

1. Python умеете программировать на этом языке
2. Machine Learning владеете базовыми знаниями о машинном обучении и анализе данных
3. Библиотеки умеете устанавливать сторонние библиотеки и знакомы с такими библиотеками как Bumpy, Pandas, Scikit-learn
4. Статистика владеете базовыми знаниями статистики и теории вероятности.

После курса вы сможете:

• освоите сплиттинг, токенизацию, морфологический, синтаксический и семантический анализ
• научите компьютер работать с переводом, генерацией, распознаванием и написанием текстов
• оцените качество NLP моделей и найдете потенциальные способы их улучшения

МФТИ

Natural Language Processing

Для успешного прохождения нужно владеть:

• Basic Python Programming
• College Calculus, Linear Algebra
• Basic Probability and Statistics
• Foundations of Machine Learning

Программа курса:

Unit 1: Introduction and Basic Text Processing
Unit 2: NLP Techniques
Unit 2: NLP Techniques

Как проходит обучение?

Лекции и семинары с преподавателем МФТИ. Все преподаватели — признанные профессионалы в своей области. Занятия совмещают теорию и практику. Вы видите экран преподавателя, задаете вопросы, получаете обратную связь. Как проходит обучение. Запись занятий и доступ на время обучения. Вы сможете пересмотреть занятие в записи, чтобы лучше усвоить пройденную тему. Не прощаемся после курсов. Делимся информацией о тематических конференциях, вебинарах, вакансиях и стажировках. Поддержка от преподавателей в чате курса. Вы будете добавлены в чат, где сможете общаться со своими сокурсниками, куратором школы и преподавателем: задавать вопросы, делиться опытом.

Udacity

Обработка естественного языка

Овладейте навыками, позволяющими компьютерам понимать, обрабатывать и манипулировать человеческим языком. Создавайте модели на основе реальных данных и получайте практический опыт анализа настроений, машинного перевода и многого другого.

• Добро пожаловать в обработку естественного языка

В этом разделе представлен обзор программы и представлены основы обработки естественного языка посредством символьных манипуляций, включая очистку текста, нормализацию и токенизацию. Затем вы создадите часть речевого тегера, используя скрытые модели Маркова.

• Вычисления на естественном языке

Изучите передовые методы, такие как встраивание слов, глубокое обучение и многое другое. Создайте модель машинного перевода, используя архитектуры рекуррентных нейронных сетей.

• Общение на естественном языке

Изучите методы голосового пользовательского интерфейса, которые преобразуют речь в текст и наоборот. Создайте модель распознавания речи.

Mohirdev

NLP: от чат-ботов до анализа текста

NLP открывает новые горизонты в анализе данных, машинном обучении и искусственном интеллекте. Наш курс предоставит вам комплексные навыки для создания интеллектуальных систем и анализа больших данных. На курсе вы освоите методы анализа и обработки текстовых данных, используя современные алгоритмы и инструменты NLP. Реализуйте четыре реальных проекта, применяя актуальные NLP-технологии для решения конкретных задач. Научитесь применять NLP для решения различных бизнес-задач, таких как анализ отзывов клиентов и автоматизация обработки запросов.

Вас ждет:

• Работа над реальными задачами и проектами, что позволит вам применить теоретические знания на практике и получить ценный опыт в области NLP.
• Освоение ключевых инструментов и технологий, необходимых для работы в области обработки естественного языка, включая алгоритмы и библиотеки.
• Официальный документ, подтверждающий вашу квалификацию и навыки в NLP, что станет прекрасным дополнением к вашему резюме.

Содержание курса:

1. Введение
2. Знакомство с NLP
3. Машинное обучение, глубокое обучение и NLP
4. Машинное обучение, глубокое обучение и NLP
5. NLP Pipeline (в разработке)
6. Vector Space Models (в разработке)
7. БОНУС: Видеоуроки