Summary  
This chapter covers text encoding techniques for converting raw text into numerical vector representations using methods such as bag-of-words, one-hot encoding, TF-IDF, and word embeddings.

General domain of usage  
Natural language processing

Olika **textkodnings**-metoder utforskas för att omvandla råtext till numeriska representationer som är lämpliga för maskininlärningsalgoritmer. Textkodning är ett avgörande steg inom NLP och möjliggör omvandlingen av ostrukturerad text till strukturerade format som fångar betydelse och ordrelationer.


Sammanfattningsvis är textkodning en väsentlig del av förbehandlingen av textdata för NLP-uppgifter. Även om enklare metoder som BOW och TF-IDF är användbara för vissa uppgifter, erbjuder **ordembeddingar** en kraftfullare och semantiskt rik representation av ord, vilket blir avgörande i mer avancerade NLP-uppgifter, såsom sentimentanalys. Senare kommer vi att implementera **ordembeddingar** för vårt sentimentanalysprojekt för att fånga kontext och betydelse av ord mer effektivt.

I **TF-IDF**-kodning, vad mäter komponenten "Inverse Document Frequency" (IDF)?

Behärska rekurrenta neurala nätverk och deras avancerade varianter som LSTM och GRU med PyTorch. Få praktisk erfarenhet av att bearbeta sekventiell data för tillämpningar i verkliga situationer. Använd dessa kraftfulla modeller för att lösa utmaningar inom tidsserieprognoser och olika uppgifter inom naturlig språkbehandling.

Behandlar begränsningarna hos traditionella neurala nätverk för sekventiell data och introducerar grunderna i rekurrenta neurala nätverk. Förklarar RNN-arkitektur, typer och steg-för-steg-implementering genom grundläggande exempel och en kodningsutmaning.

Utforskar vanliga träningsutmaningar såsom försvinnande och exploderande gradienter. Introducerar avancerade RNN-varianter inklusive LSTM och GRU, med fokus på deras interna mekanismer och användningsområden, samt praktiska implementeringsexempel för varje.

Fokuserar på bearbetning och prognostisering av tidsseriedata med hjälp av RNN-baserade modeller. Inkluderar datainläsning, förbehandlingstekniker, modellträning och prestandautvärdering, med tonvikt på jämförelse mellan LSTM- och GRU-arkitekturer.

Demonstrerar tillämpningen av RNN:er på textklassificeringsuppgifter. Täcker grundläggande NLP-koncept, metoder för textkodning, steg för databereddning samt konstruktion av en LSTM-baserad modell för sentimentprediktion.

Textkodning

Awesome!

Textkodning