Professional Certificate in Language Processing Strategies: Information Extraction
-- अभी देख रहे हैंThe Professional Certificate in Language Processing Strategies: Information Extraction is a crucial course designed to empower learners with essential skills in language processing. This program focuses on teaching effective strategies for extracting valuable information from unstructured text data, a high-in-demand skill in today's data-driven world.
5,880+
Students enrolled
GBP £ 149
GBP £ 215
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इस पाठ्यक्रम के बारे में
100% ऑनलाइन
कहीं से भी सीखें
साझा करने योग्य प्रमाणपत्र
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पूरा करने में 2 महीने
सप्ताह में 2-3 घंटे
कभी भी शुरू करें
कोई प्रतीक्षा अवधि नहीं
पाठ्यक्रम विवरण
Here are the essential units for a Professional Certificate in Language Processing Strategies: Information Extraction:
• Fundamentals of Language Processing: In this unit, students will learn about the basic concepts, techniques, and tools used in natural language processing, including tokenization, part-of-speech tagging, parsing, and semantic role labeling. They will also gain an understanding of the challenges and opportunities of working with human language data at scale.
• Introduction to Information Extraction: This unit will cover the basics of information extraction, including the definition, history, and applications of the field. Students will learn about the different types of information extraction tasks, such as named entity recognition, entity linking, and relation extraction, and how they can be used to extract structured data from unstructured text.
• Named Entity Recognition: This unit will focus on named entity recognition (NER), a common information extraction task that involves identifying and classifying named entities, such as people, organizations, and locations, in text. Students will learn about the different approaches to NER, including rule-based, machine learning, and deep learning methods, and how to evaluate and improve the performance of NER systems.
• Entity Linking: In this unit, students will learn about entity linking, a task that involves linking mentions of entities in text to their corresponding entries in a knowledge base. They will learn about the different types of entity linking, such as within-document and cross-document linking, and how to evaluate and improve the performance of entity linking systems.
• Relation Extraction: This unit will cover relation extraction, a task that involves identifying and classifying the semantic relationships between entities in text. Students will learn about the different approaches to relation extraction, such as pattern-based, machine learning, and deep learning methods, and how to evaluate and improve the performance of relation extraction systems.
• Information Extraction Evaluation: In this
करियर पथ
प्रवेश आवश्यकताएं
- विषय की बुनियादी समझ
- अंग्रेजी भाषा में दक्षता
- कंप्यूटर और इंटरनेट पहुंच
- बुनियादी कंप्यूटर कौशल
- पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए समर्पण
कोई पूर्व औपचारिक योग्यता आवश्यक नहीं। पाठ्यक्रम पहुंच के लिए डिज़ाइन किया गया है।
पाठ्यक्रम स्थिति
यह पाठ्यक्रम व्यावसायिक विकास के लिए व्यावहारिक ज्ञान और कौशल प्रदान करता है। यह है:
- यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यह पाठ्यक्रम किसी मान्यता प्राप्त पुरस्कार देने वाले निकाय द्वारा मान्यता प्राप्त नहीं है या किसी अधिकृत संस्थान/निकाय द्वारा विनियमित नहीं है।
- किसी अधिकृत संस्था द्वारा विनियमित नहीं
- औपचारिक योग्यताओं के लिए पूरक
पाठ्यक्रम को सफलतापूर्वक पूरा करने पर आपको पूर्णता का प्रमाणपत्र मिलेगा।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
कोर्स शुल्क
- सप्ताह में 3-4 घंटे
- जल्दी प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- सप्ताह में 2-3 घंटे
- नियमित प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- पूर्ण कोर्स पहुंच
- डिजिटल प्रमाणपत्र
- कोर्स सामग्री
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