Identifier les Mots les Plus Fréquents dans un Texte
Cours
265 Apprenants déjà inscrits- Comprendre les notions essentielles de la gestion des données de langage humain avec le Natural Language Toolkit (NLTK).
- Acquérir une maîtrise du traitement de texte grâce à des techniques de tokenisation, de racinisation, de marquage et d'analyse syntaxique.
- Exploiter le pouvoir des list comprehensions pour rationaliser les tâches d'analyse textuelle.
- Apprendre à améliorer la visualisation des données en créant des nuages de mots percutants.
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Ce cours comprend 1 modules
Dans ce projet, nous utiliserons les capacités du Natural Language Toolkit (NLTK), une bibliothèque polyvalente et complète en Python conçue pour travailler avec les données linguistiques humaines. Nous aborderons plusieurs domaines clés du traitement du langage naturel : la tokenisation, la racinisation, le marquage et l'analyse syntaxique. Ces fonctionnalités de NLTK formeront la colonne vertébrale de nos tâches de traitement et d'analyse de texte, faisant de cet outil un élément indispensable de notre projet pour manipuler et extraire des informations significatives à partir des données linguistiques.Choisi par les étudiants des meilleures écoles
Pourquoi les gens choisissent Codefinity pour leur carrière
Kwizera Mugisha
The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.
Sherry Barnes-Fox
My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style. The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer, and if you still cannot get the answer, then you can display the answer. I love the learning style that is used, it engages me.
Bill Wagner
I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.
Stephanie Chan
As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.
Daniel Chinea
I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming.
Steve Bruening
The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.
Avis des apprenants
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Affichage 3 de 4 avis
Wassim Mefteh
4
Évalué le Nov 5, 2024
Jared Pechauer
3
Évalué le Mar 23, 2024
Like others said, this is an interesting topic. I think this course really just shows you some methods that are available but doesn't really challenge you to learn them. Its more of a exploration than a lesson.
Jenna W
4
Évalué le Jan 24, 2024
Interesting lesson. However, the content is more medium than beginner. Many of the hints provided were confusing and I needed to reference the solutions to move on. Overall, very informative and well done.
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