课程链接: https://www.udemy.com/course/natural-language-processing-pratico/
近年来，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）成为人工智能领域的核心技术之一，从谷歌搜索、翻译到智能助手如Siri、Alexa、Google Assistant等都离不开NLP技术的支持。为了帮助广大学习者深入掌握这一领域，我推荐一门极具价值的Udemy课程——《Natural Language Processing con Python: il Corso Completo》。这门课程内容丰富，涵盖了从文本数据的提取、预处理，到情感分析、主题模型，再到深度学习与神经网络的实战应用，非常适合希望系统学习NLP的开发者和研究人员。
课程首先介绍了如何从各种文件（TXT、CSV、PDF、Word）中提取文本，以及网页爬取（BeautifulSoup）的实战技巧。随后，课程深入讲解文本预处理技术，包括分词、去除停用词、词干提取和词形还原，主要使用NLTK和Spacy两个强大的Python库。在编码模型方面，学习者将掌握基础的Bag of Words和TF*IDF模型的实现，理解文本向量化的核心原理。
在分析阶段，课程带领学员实践命名实体识别（NER）和词性标注，掌握如何识别文本中的关键信息。情感分析部分以实际的Alexa技能评论为例，使用VADER工具提取情感极性，还会用scikit-learn构建逻辑回归模型和贝叶斯分类器，增强实战能力。
另外，课程还介绍了主题模型（Topic Modeling）技术，包括Latent Dirichlet Allocation（LDA），通过NYT新闻和ABC新闻数据集，演示如何自动识别文本主题，进行新闻聚类。深度学习模块重点讲解神经网络在NLP中的应用，利用Keras和TensorFlow构建聊天机器人，模拟客服场景，为未来的职业发展提供技术储备。
最后，课程还专门讲解了循环神经网络（RNN）、LSTM和GRU的原理与应用，学生将用LSTM生成风格类似但内容全新的“但丁的神曲”，实现了从零到实战的完整流程。这门课程内容全面，实用性强，非常推荐给希望在NLP领域深入发展的学习者。无论你是初学者还是有一定基础的开发者，都能在这里找到丰富的知识和实战经验，助你快速成为NLP技术的行家里手。
课程链接: https://www.udemy.com/course/natural-language-processing-pratico/