Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/foggysmile/nlp_labs
Лабораторные работы по NLP
https://github.com/foggysmile/nlp_labs
bert gensim machine-learning nlp ntlk
Last synced: 1 day ago
JSON representation
Лабораторные работы по NLP
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/foggysmile/nlp_labs
- Owner: FoggySmile
- Created: 2024-09-11T13:08:07.000Z (about 2 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-09-11T13:26:13.000Z (about 2 months ago)
- Last Synced: 2024-09-11T20:36:20.245Z (about 2 months ago)
- Topics: bert, gensim, machine-learning, nlp, ntlk
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 2.65 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# Лабораторные работы по предмету "Нейролингвистическое программирование (NLP)"
Этот репозиторий содержит 5 лабораторных работ в формате Jupyter Notebook (.ipynb), выполненных в рамках курса "Нейролингвистическое программирование" в Университете ИТМО. К последней лабораторной работе прилагается отчёт в формате PDF.
## Содержание
1. **Лабораторная работа 1**: Базовая обработка и анализ текста.
2. **Лабораторная работа 2**: Векторное представление текстов.
3. **Лабораторная работа 3**: Тематическое моделирование.
4. **Лабораторная работа 4**: Обучение рекурентной нейронной сети.
5. **Лабораторная работа 5**: Обработка текстовых данных из открытых источников и отчёт в формате PDF.## Описание
Каждая лабораторная работа охватывает различные аспекты нейролингвистического программирования и включает:
- Практическую реализацию на Python с описанием шагов
- Анализ и интерпретацию результатовК пятой лабораторной работе приложен отчет с подробным анализом.
## Требования
- Python 3.x
- Jupyter Notebook## Запуск
Для запуска лабораторных работ выполните следующие шаги:
1. Клонируйте репозиторий:
```bash
git clone https://github.com/your_username/repository_name.git
cd src