İleri Seviye Tokenizasyon ve Duygu Analizi

Bu kurs, modern NLP'nin iki temel direği olan ileri seviye tokenizasyon ve duygu analizini anlamanız için net bir yol sunar. Alt kelime (subword), karakter düzeyinde ve uyarlanabilir tokenizasyon tekniklerini kullanarak ham metni nasıl yapılandırılmış girdiye dönüştüreceğinizi ve kural tabanlı, istatistiksel ve derin öğrenme modellerini kullanarak duyguyu nasıl çıkaracağınızı öğreneceksiniz. Pratik egzersizler aracılığıyla, karmaşık dil girdilerini işleme, duyguyu ince ayrıntılarıyla modelleme ve farklı alanlar ile diller arasında genelleme yapabilen sistemler kurma becerileri kazanacaksınız. Bu kursun sonunda şunları yapabileceksiniz: - BPE, karakter düzeyinde ve akış (streaming) yöntemleri dahil olmak üzere ileri seviye tokenizasyon tekniklerini açıklamak ve uygulamak - Uyarlanabilir ve hibrit kodlama stratejilerini kullanarak kelime dağarcığı dışı (out-of-vocabulary) terimleri ve alana özgü dili yönetmek - VADER, Naïve Bayes, BERT ve RoBERTa kullanarak duygu analizi modelleri oluşturmak - Sınıf dengesizliği, çok dilli varyasyonlar ve özellik düzeyinde (aspect-level) duygu gibi zorlukların üstesinden gelmek - Semantik benzerlik, zamansal eğilimler ve alana özgü metrikleri kullanarak duygu sistemlerini değerlendirmek. Bu kurs; sağlam, etik ve güvenilir sistemler kurmayı amaçlayan NLP uzmanları, veri bilimcileri, geliştiriciler ve uygulamalı araştırmacılar için idealdir.