Course Outline

Pengantar tentang Generasi Bahasa Alami (NLG)

  • Tinjauan Umum NLG dan Aplikasinya
  • Memahami alur kerja NLG
  • Pengenalan perpustakaan Python untuk NLG

Pengumpulan dan Persiapan Data

  • Mengumpulkan data dari berbagai sumber
  • Membersihkan dan melakukan praproses data teks
  • Mengorganisasikan konten untuk pembuatan

Pemodelan Bahasa untuk NLG

  • Pengantar model bahasa
  • Melatih model bahasa untuk pembuatan teks
  • Penyetelan model bahasa menggunakan SpaCy dan NLTK

Perencanaan Kalimat dan Penataan Teks

  • Merencanakan struktur kalimat dan alur konten
  • Menggunakan template untuk pembuatan teks
  • Menyesuaikan struktur teks berdasarkan kasus penggunaan

Pembuatan dan Pasca-Pemrosesan Konten

  • Menghasilkan teks dari data terstruktur
  • Mengevaluasi dan menyempurnakan konten yang dihasilkan
  • Output pasca-pemrosesan dan pemformatan

Teknik NLG Lanjutan

  • Menggunakan jaringan saraf untuk pembuatan teks (misalnya, model GPT)
  • Menangani konteks dan koherensi dalam teks yang dihasilkan
  • Menjelajahi aplikasi dan studi kasus dunia nyata

Proyek Akhir: Membangun Sistem NLG

  • Menentukan ruang lingkup proyek
  • Membangun dan menerapkan sistem NLG
  • Menguji dan mengevaluasi sistem

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Requirements

  • Python pengalaman pemrograman

Hadirin

  • Pengembang
  • Ilmuwan data
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (5)

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories