Нлп для начинающих видео уроки: Обучение НЛП на курсе по нейролингвистическому программированию в Ростове-на-Дону по цене 11400р в МШП

Илья Гуцалюк Директор себя

Будет отлично, если в будущем станут доступны тренинги для детей или детей и взрослых. — Михаил.

Михаил и Алёна Сукачевы Алёна — Центр «Переводчик», переводчик, Гуманитарный университет, преподаватель. Михаил — Бюро профессиональных переводов, директор.

Антон Галушко

Введите данные

• Нажимая на кнопку «Записаться», я даю согласие на обработку персональных данных и соглашаюсь c условиями политики конфиденциальности.
• Я согласен на получение рекламной информации от Центра НЛП

• Я хочу получать SMS-сообщения о мериприятиях и/или иных услугах Центра НЛП.
• Я хочу получать email-письма о мероприятиях и/или иных услугах Центра НЛП.
• Я хочу получать звонки о мероприятиях и/или иных услугах Центра НЛП.

Заказать обратный звонок

ТОП-5 Бесплатных Онлайн-Курсов НЛП в 2023 году с Нуля

evgenev » Soft Skills

Автор Евгений Волик На чтение 7 мин Просмотров 3. 8к. Обновлено 12.05.2023

Привет всем, друзья! ✌ Сегодня рассмотрим 5 Мощных онлайн-курсов для обучения НЛП, которые можно пройти абсолютно бесплатно.

1. 

Пройти

Без выдачи сертификата.

• Срок обучения:  материал с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции + задания в видео.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для новичков.
• Проверка домашки: без проверки.

Обучающая программа: один из лучших курсов НЛП для новичков.

На правах рекламы 

Прокачать счастье!

Для кого этот курс:

• Всех, кто занимается саморазвитием
• Всех, кто интересуется психологией
• Всех, кто много общается с людьми
• Всех, кто следит за своим здоровьем.

Что Вы получите:

• Узнаешь, как происходит процесс мышления и как он влияет на нашу жизнь
• Сможешь понимать людей с разными типами мышления и эффективно с ними коммуницировать
• Узнаешь, как усиливать позитивный жизненный опыт и ослаблять негативный
• Познакомишься с методами распознавания лжи и манипуляций
• Узнаешь, как повысить качество жизни и настроить себя на успех
• Сможешь находить выход из проблемных ситуаций и избавляться от негативных воспоминаний
• Узнаешь, как поддерживать здоровье и улучшать своё самочувствие
• Познакомишься с психологическими приёмами, которые помогают избавляться от вредных привычек
• Узнаешь, как бережно относиться к себе и к любым проявлениям своей психики.

Программа курса:

1. Вступление
2. Как мышление влияет на нашу жизнь
3. Как сделать коммуникацию с собеседником эффективной
4. Как понять собеседника и выстроить с ним диалог
5. Как распознать ложь
6. Как правильно формулировать свои мысли
7. Как распознавать манипуляции
8. Транс — состояние, которое мы не замечаем
9. Как настраивать себя на успех
10. Как регулировать настройки своего восприятия для повышения качества жизни
11. Как корректировать свои воспоминания
12. Техники выхода из проблемных ситуаций
13. Как поддерживать своё здоровье и помогать себе выздоравливать
14. Как избавиться от вредной привычки
15. Экологичный подход к психике

Прокачать счастье!

2.

Пройти

Без выдачи сертификата.

• Срок обучения:  материал с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции + задания в видео.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для новичков.
• Проверка домашки: без проверки.

Обучающая программа: 

1. Меняемся
2. Что меняем
3. Ресурсы
4. Добавляем ресурс
5. Схема изменения
6. Якоря
7. Наложение якорей
8. Интеграция якорей
9. Коллапс якорей
10. Шкалирование эмоций
11. Адреналиновый барометр
12. Интеграция противоположных состояний
13. Как принимать решения: Декартовы координаты
14. Хорошо сформулированный результат
15. Цель со всех сторон
16. Субмодальности
17. Управление интенсивностью переживаний
18. Смена субмодальностей
19. Критические субмодальности
20. Калибровка
21. Сенсорно-очевидное описание
22. Вербальная и невербальная коммуникация
23. Конгруэнтность
24. Жесты
25. Мимика
26. Основные невербальные сообщения
27. Метасообщение
28. Сознательное и подсознательное доверие
29. Раппорт и ведение
30. Подстройка под позу
31. Конгруэнтные сообщения, или как правильно показать…
32. Отзеркаливание и присоединение
33. Присоединение к сенсорной модальности
34. Подстройка под скорость и энергию
35. Врата Сортировки
36. Выявление критериев
37. Калибровка численных критериев
38. Выравнивание важности критериев
39. Критерии в переговорах и продажах
40. Управляемая спонтанность
41. Разговорный рефрейминг
42. Отстройка
43. Ассоциация и диссоциация
44. Техника «Переоценка прошлого»
45. Подсознательная подстройка
46. Техника «Быстрое лечение фобий»
47. Трехпозиционное описание
48. Решение коммуникативной проблемы
49. Метамодель: как конкретизировать информацию
50. Модель SCORE: о чём собирать информацию.

3. 

Пройти

Без выдачи сертификата.

• Срок обучения:  материал с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции + задания в видео.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для новичков.
• Проверка домашки: без проверки.

Обучающая программа: благодаря техникам работы с подсознанием, умению вводить транс и использовать методики внушения Вы сможете лучше узнать себя, свои возможности и гармонизировать свою жизнь.

Начинка курса

День 1
ВЛАСТЬ И ОЧАРОВАНИЕ

• Как разоблачать лжецов и противодействовать их манипуляциям
• Как читать мысли людей и очаровывать их за считанные секунды
• Как влиять на сознание людей, чтобы получать от них желаемое
• Практика: Простейшие техники манипуляций

День 2
ИСЦЕЛЕНИЕ С ПОМОЩЬЮ ГИПНОЗА

• Как избавиться от зависимости и вредных привычек
• Как принять себя и обрести гармонию с миром
• Самопрограммирование на здоровье и долголетие
• Практика: Гипнотическая медитация с установками на исцеление

Мастер-класс №3
КОД БОГАТСТВА И УСТАНОВКИ НА УСПЕХ

• Как избавиться от негативных установок на бедность и невезение
• Как активировать свою гениальность и уверенность в себе
• Психотехнологии для достижения целей и исполнения желаний
• Практика: «Мантра позитива» для хорошего настроения

Вы научитесь

1. Научиться определять, где правда, а где ложь
2. Начать влиять на людей и ситуации, чтобы всегда получать желаемое
3. Узнать, как заручиться поддержкой нужных вам людей
4. Получить инструменты для увеличения финансового потока через освобождение от блокирующих установок
5. Открыть в себе новые возможности и раскрыть потенциал
6. Обрести силы и вдохновение на новые свершения
7. Узнать, как расстаться с пагубными привычками и пристрастиями
8. Встать на путь к обретению здоровья и долголетия
9. Обрести уверенность в себе и гармонию с миром и самим собой

4.

Пройти

Без выдачи сертификата.

• Срок обучения:  26 видео с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции + задания в видео.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для новичков.
• Проверка домашки: без проверки.

Обучающая программа: это один из бесплатных курсов НЛП — тренинг по НЛП от Александра Потапова в серии 10-ти минутных видео. Основы НЛП бесплатно онлайн. Без воды, только основная суть! Первый в мире открытый тренинг НЛП практик от Александра Потапова, в котором шаг за шагом раскрываются все темы курса и даются ответы на все вопросы.

Под видео вы можете написать конкретно вашу ситуацию или вопрос относящийся к этой теме нлп и получить ответ от сертифицированного тренера НЛП.

5. 

Пройти

Без выдачи сертификата.

• Срок обучения:  12 видео с обучающим контентом.
• Форма контента: лекции + задания в видео.
• Связь с преподавателем: нет.
• Срок регистрации на поток: без ограничений.
• Необходимый уровень знаний: для новичков.
• Проверка домашки: без проверки.

Обучающая программа: цикл видео о том, что такое НЛП, кому полезно, где применять. Понятно, легко и с юмором. Первое видео из цикла НЛП практик для начинающих. В «НЛП для начинающих. Введение.» рассказывается про бесплатный курс, который будет полезен начинающим в НЛП.

Оцените автора

( Пока оценок нет )

НЛП для начинающих: полное руководство

Я был очарован обработкой естественного языка (НЛП) с тех пор, как начал заниматься наукой о данных. Я занимаюсь техническим письмом и теорией риторики, поэтому меня привлекают проекты, связанные с текстом, такие как анализ настроений и извлечение тем, потому что я хотел развить понимание того, как машинное обучение может дать представление о письменном языке.

Я всегда хотел, чтобы руководство, подобное этому, рассказывало, как извлекать данные из популярных социальных сетей. С ростом доступности мощных предварительно обученных языковых моделей, таких как BERT и ELMo, важно понимать, где искать и извлекать данные. К счастью, социальные сети являются богатым ресурсом для сбора наборов данных НЛП, и к ним легко получить доступ всего с помощью нескольких строк Python.

НЛП для начинающих: веб-скрейпинг Сайты социальных сетей

Лучшими сайтами для веб-скрейпинга являются Twitter, Reddit и Genius. Каждая из этих платформ предлагает невероятное количество данных, которые будут полезны практически для любой практики НЛП. Прежде чем начать, вам нужно знать основы Pandas и SQLite.

В этой статье рассказывается, как извлекать данные из Twitter, Reddit и Genius. Я предполагаю, что вы уже знакомы с основами библиотек Python Pandas и SQLite.

Прежде чем приступить к коду, важно подчеркнуть значение ключа API. Если вы новичок в управлении ключами API, обязательно сохраните их в файле config.py , а не жестко кодируйте их в своем приложении. Убедитесь, что они не включены в какой-либо код, распространяемый в Интернете. API-ключи могут быть ценными (а иногда и очень дорогими), поэтому их необходимо защищать . Если вы беспокоитесь о утечке вашего ключа, большинство провайдеров позволяют вам восстановить его.

Добавьте файл конфигурации в свой файл gitignore, чтобы предотвратить его отправку в репозиторий!

Еще от Эрика КлеппенаКак практиковать Word2Vec для НЛП с использованием Python

Twitter предоставляет множество данных, к которым легко получить доступ через их API. С библиотекой Tweepy Python вы можете легко получать постоянный поток твитов на нужные темы. Твиттер отлично подходит для анализа тенденций и настроений.

Для этого руководства вам необходимо зарегистрировать приложение в Twitter, чтобы получить ключи API. Ознакомьтесь с официальной документацией Twitter, если вы не знакомы с их порталом для разработчиков!

Используйте pip для установки Tweepy и unidecode.

 pip установить твипи
пип установить юникод
 

Сохраните следующие ключи в файле конфигурации:

При подключении Tweepy к Twitter используется OAuth2. Если вы новичок в аутентификации API, ознакомьтесь с официальным руководством по аутентификации Tweepy.

Чтобы сохранить данные из входящего потока, мне проще всего сохранить их в базе данных SQLite. Если вы не знакомы с таблицами SQL или вам нужно освежить знания, посмотрите примеры на этом бесплатном сайте или ознакомьтесь с моим руководством по SQL.

Функция unidecode() берет данные Unicode и пытается представить их в символах ASCII.

 #импорт зависимостей
импортировать твипи
из твипи импортировать OAuthHandler
из tweepy.streaming импортировать StreamListener
импортировать json
из unidecode импортировать unidecode
время импорта
импорт даты и времени
#импортируйте ключи API из файла конфигурации. 
из конфига импортировать con_key, con_sec, a_token, a_secret
sqlite3conn = sqlite3.connect("twitterStream.sqlite")
c = соединение.курсор()
 

Мне нужно создать таблицу и сохранить данные. Я использую SQLite, потому что он легкий и не требует сервера. Плюс мне нравится хранить все данные в одном месте!

 по определению create_table():
   c.execute("СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ, ЕСЛИ Твиты НЕ СУЩЕСТВУЮТ (метка времени РЕАЛЬНАЯ, ТЕКСТ твита)")
   conn.commit()
создать_таблицу()
 

Обратите внимание, что я использую IF NOT EXISTS , чтобы убедиться, что таблица еще не существует в базе данных. Не забудьте зафиксировать транзакцию, используя вызов conn.commit() .

Еще от встроенных экспертовПошаговое руководство по классификатору машинного обучения NLP

Вот шаблонный код для извлечения твита и метки времени из потоковых данных твиттера и вставки их в базу данных.

 прослушиватель класса (StreamListener):
  
   def on_data (я, данные):
       пытаться:
           данные = json.loads (данные)
           твит = unidecode (данные ['текст'])
           time_ms = данные['timestamp_ms']
           #print(твит, time_ms)
           c.execute("ВСТАВИТЬ В твиты (метка времени, твит) ЗНАЧЕНИЯ (?, ?)", (время_мс, твит))
          
           conn.commit()
           время сна(2)
       кроме KeyError как e:
          
               печать (стр (е))
       возврат (правда)
      
   def on_error (я, код состояния):
       если код_статуса == 420:
           #возврат False в on_error отключает поток
           вернуть ложь
пока верно:
      пытаться:
           аутентификация = OAuthHandler (con_key, con_sec)
           auth.set_access_token(a_token, a_secret)
           twitterStream = tweepy.Stream(авторизация, Слушатель())
           twitterStream.filter(track=['DataScience'])
      кроме Исключения как e:
           печать (стр (е))
           время сна(4)
 

Обратите внимание, что я замедляю поток, используя time. sleep() .

Вы можете видеть, что код заключен в try/except , чтобы предотвратить прерывание потока из-за возможных сбоев. Кроме того, в документации рекомендуется использовать функцию on_error() в качестве прерывателя цепи, если приложение делает слишком много запросов.

Вы также заметите, что я оборачиваю объект потока в , а условие . Таким образом, он останавливается, если столкнется с ошибкой 420.

Обратите внимание, что twitterstream.filter использует дорожку для поиска ключевых слов в твитах. Если вы хотите следить за твитами определенного пользователя, используйте .filter(follow=[""]) .

 sql = '''выбрать твит из твитов
               где твит не похож на «RT %»
               упорядочить по метке времени desc'''
tweet_df = pd.read_sql(sql, соединение)
tweet_df
 

Ищете другие проекты НЛП? We Got You. 3 способа изучить НЛП с помощью Python

Как и Twitter, Reddit содержит огромное количество информации, которую легко собрать. Если вы не знаете, Reddit — это социальная сеть, которая работает как интернет-форум, позволяя пользователям публиковать сообщения на любую тему, которую они хотят. Пользователи формируют сообщества, называемые сабреддитами, и голосуют за или против постов в своих сообществах, чтобы решить, что просматривается в первую очередь, а что опускается на дно.

Я объясню, как получить ключ Reddit API и как извлечь данные из Reddit с помощью библиотеки PRAW. Хотя у Reddit есть API, Python Reddit API Wrapper, или сокращенно PRAW, предлагает упрощенный опыт. PRAW поддерживает Python 3.5+.

Взгляните на этот Python6 Новые потрясающие функции в Python 3.10

Для использования API требуется учетная запись пользователя Reddit. Это совершенно бесплатно и требует только адрес электронной почты.

Если вы впервые, выполните следующие действия, чтобы получить ключ API после входа в Reddit. Если у вас уже есть ключ, перейдите на страницу приложений.

Нажмите на учетную запись пользователя выпадающий список. Отображаются параметры пользователя.

Нажмите Посетите старый Reddit в настройках пользователя. Страница изменится, и URL-адрес станет https://old.reddit.com/.

Щелкните ссылку настроек рядом с кнопкой выхода.

Щелкните вкладку приложений на экране настроек.

Нажмите Вы разработчик? создать приложение … кнопка.

Регистрация Приложение Reddit.

Введите имя .

Выберите тип приложения .

Введите описание .

Используйте http://localhost:8080 в качестве URI перенаправления .

Нажмите , создайте приложение после заполнения полей.

Отобразится информация API, необходимая для подключения. Поздравляем с настройкой очистки данных Reddit!

Рекомендуемый способ установки PRAW — использовать pip, а затем установить следующие пакеты для создания информационной панели.

 pip install praw 

Начните с импорта библиотек и файла конфигурации:

 import praw
импортировать панд как pd
from config import cid, csec, ua 

Создать экземпляр Reddit только для чтения. Это означает, что вам не нужно вводить учетные данные Reddit, используемые для публикации ответов или создания новых тем; соединение только читает данные.

PRAW использует аутентификацию OAuth для подключения к Reddit API.

 # создать соединение с Reddit
reddit = praw. Reddit (client_id = cid,
                    client_secret= csec,
                    user_agent= ua)
 

Вот список примеров, которые, я думаю, было бы интересно изучить:

новости, наука о данных, машинное обучение, игры, смешное, политика ? Я думал, вы никогда не спросите! Создайте виртуальную машину Linux на своем компьютере

Используйте класс субреддита в PRAW для получения данных из нужного субреддита. Данные можно упорядочить на основе следующих опций Reddit:

• hot  —  упорядочить по постам с наибольшим трафиком
• new   —  упорядочить по самым новым постам в ветке
• 900 13 топ   —  заказать посты с наибольшим количеством голосов
• восходящие   —  сортировать по набирающим популярность постам

Если вы хотите включить несколько сабреддитов, используйте символ + :

 #single subreddit new 5
subreddit = reddit. subreddit('новости').new(limit = 5)
# несколько субреддитов топ 5
subreddit = reddit.subreddit('news' + 'datascience').top(limit = 5) 

Это возвращает объект , который содержит данные в атрибуте . Атрибут похож на ключ в словаре .

Данные связаны с атрибутом, принадлежащим объекту. Если 9Атрибут 0101 — это ключ , данные — это значение . Атрибуты генерируются динамически, поэтому лучше всего проверять, что доступно, с помощью встроенной в Python функции vars() .

Используйте этот шаблонный код, чтобы увидеть все атрибуты, принадлежащие объектам, представляющим сообщение Reddit. Это ДЛИННЫЙ список!

 subreddit = reddit.subreddit('новости').new(limit = 1)
для поста в сабреддите:
   pprint.pprint(vars(post)) 

Обратите внимание на интересующие атрибуты в списке:

• title  —  возвращает заголовок поста
• оценка  — возвращает количество голосов «за» или «против»
• num_comments  —  возвращает количество комментариев в ветке
• selftext  —  возвращает текст сообщения
• created  —  возвращает метку времени для сообщения
• total_awards_received  —  возвращает количество наград, полученных постом

данные в Pandas DataFrame или сохранить их в базу данных SQLite как в примере с Twitter выше. В этом примере я сохраню его в Pandas DataFrame.

Произошла ошибка.

Невозможно выполнить JavaScript. Попробуйте посмотреть это видео на сайте www.youtube.com или включите JavaScript, если он отключен в вашем браузере.

НЛП для начинающих

 

Genius Lyrics

Я фанат музыки, особенно хэви-метала. В хэви-метале тексты порой довольно сложны для понимания, поэтому я обращаюсь к Genius, чтобы расшифровать их. Genius — это платформа для аннотирования текстов песен и сбора информации о музыке, альбомах и исполнителях. Genius позволяет пользователям регистрировать клиент API.

 

Регистрация клиента API

Либо зарегистрироваться , либо 9Знак 0013 в .

Щелкните ссылку разработчиков .

Нажмите , чтобы создать клиент API .

Введите имя приложения .

Введите URL-адрес веб-сайта , если он у вас есть, иначе будет работать http://127. 0.0.1.

Щелкните , сохраните . Отобразится клиент API.

Нажмите сгенерировать токен доступа , чтобы сгенерировать токен доступа.

По юридическим причинам Genius API не позволяет загружать тексты песен. Можно искать тексты песен, но не скачивать их. К счастью для всех, автор Medium Бен Уоллес разработал удобную оболочку для парсинга текстов. Посмотрите его исходный код на GitHub.

Я изменил оболочку Бена, чтобы упростить загрузку полного собрания произведений исполнителя, а не кодировать альбомы, которые я хочу включить. Я также добавил столбец исполнителя для хранения имени исполнителя.

Оболочка использует API, чтобы помочь URL-адресам ссылаться на тексты песен. Оттуда Beautiful Soup анализирует HTML для каждого URL. Результатом процесса является фрейм данных, который содержит название песни, URL-адрес, исполнителя, название альбома и текст:

Оболочка представляет собой класс с именем GeniusArtistDataCollect() . Используйте его для подключения к API и получения текстов песен для указанного исполнителя. В примере я использую одну из моих любимых метал-групп The Black Dahlia Murder.

Чтобы использовать GeniusArtistDataCollect(), создайте его экземпляр, передав токен доступа клиента и имя исполнителя .

 g = GeniusArtistDataCollect(token, 'Убийство черного георгина') 

Вызов get_artists_songs() из объекта GeniusArtistDataCollect . Это вернется как Pandas DataFrame .

 song_df = g.get_artist_songs() 

Вот измененная оболочка:

 import os
импортировать повторно
запросы на импорт
импортировать панд как pd
импортировать urllib.request
из bs4 импортировать BeautifulSoup
из токена импорта конфигурации
класс GeniusArtistDataCollect:
   """Класс-оболочка, который может извлекать, очищать и упорядочивать все альбомные песни данного исполнителя. 
   Использует Genius API и методы веб-скрейпинга для получения данных."""
def __init__(я, client_access_token, artist_name):
       """
       Создание экземпляра объекта GeniusArtistDataCollect
       :param client_access_token: str — Токен для доступа к Genius API. Создайте его на https://genius.com/developers.
       :param artist_name:str - Имя интересующего исполнителя
       ЭТО БЫЛО УДАЛЕНО :param альбомы: список - список всех альбомов исполнителя, которые нужно собрать
       """
self.client_access_token = client_access_token
self.artist_name = художник_имя
#self.albums = альбомы
self.base_url = 'https://api.genius.com/'
self.headers = {'Авторизация': 'Носитель' + self.client_access_token}
self.artist_songs = Нет
поиск по определению (я, запрос):
       """Выполняет поисковый запрос в Genius API на основе параметра запроса. Возвращает ответ в формате JSON."""
request_url = self.base_url + 'поиск'
       данные = {'q': запрос}
       ответ = запросы.получить(запрос_url, данные=данные, заголовки=self. headers).json()
вернуть ответ
деф get_artist_songs (я):
       """Получает песни пользователя self.artist_name и помещает их в pandas.DataFrame"""
# Найдите исполнителя и получите его идентификатор
       search_artist = self.search(self.artist_name)
       artist_id = str(search_artist['response']['hits'][0]['result']['primary_artist']['id'])
print("ID: " + artist_id)
# Инициализировать DataFrame
       df = pd.DataFrame (столбцы = ['Название', 'URL'])
# Перебрать все страницы песен исполнителя
       больше_страниц = Истина
       страница = 1
       я = 0
       в то время как больше_страниц:
print("страница: " + ул(страница))
# Сделать запрос на получение песен исполнителя на заданной странице
           request_url = self.base_url + 'artists/' + artist_id + '/songs' + '?per_page=50&page=' + str(page)
           ответ = запросы.получить(запрос_url, заголовки=self.headers).json()
распечатать (ответ)
# Для каждой песни, для которой данный исполнитель является основным_исполнителем песни, добавьте название песни и
           # Genius URL-адрес DataFrame
           для песни в ответ['response']['songs']:
если str(song['primary_artist']['id']) == artist_id:
название = песня['название']
                   URL-адрес = песня ['URL-адрес']
df. loc[i] = [название, URL]
                   я += 1
страница += 1
если response['response']['next_page'] равен None:
               больше_страниц = Ложь
# Получить HTML, название альбома и текст песни из вспомогательных методов в классе
       df['Исполнитель'] = self.artist_name
       df['html'] = df['URL'].apply(self.get_song_html)
       df['Album'] = df['html'].apply(self.get_album_from_html)
       #df['InAnAlbum'] = df['Album'].apply(лямбда a: self.is_track_in_an_album(a, self.albums))
       #df = df[df['InAnAlbum'] == True]
       df['Lyrics'] = df.apply(лямбда-строка: self.get_lyrics(row.html), ось=1)
дель дф['html']
self.artist_songs = дф
вернуть self.artist_songs
def get_song_html (я, URL):
       """Вычищает весь HTML-код параметра URL"""
запрос = urllib.request.Request(url)
       request.add_header("Авторизация", "Носитель" + self.client_access_token)
       request.add_header ("Пользовательский агент",
                          "завиток/7,9.8 (i686-pc-linux-gnu) libcurl 7. 9.8 (OpenSSL 0.9.6b) (включен ipv6)")
       страница = urllib.request.urlopen(запрос)
       html = BeautifulSoup(страница, "html")
print("Очищено: " + URL)
       вернуть html
деф get_lyrics (я, html):
       """Извлекает параметр html, чтобы получить текст песни на странице Genius в одном большом объекте String"""
лирика = html.find("div", class_="лирика")
все_слова = ''
# Чистая лирика
       для строки в song.get_text():
           all_words += строка
# Удалить идентификаторы, такие как припев, куплет и т. д.
       all_words = re.sub(r'[\(\[].*?[\)\]]', '', all_words)
# удалить пустые строки, лишние пробелы и специальные символы
       all_words = os.linesep.join([s вместо s в all_words.splitlines() if s])
       all_words = all_words.replace('\r', '')
       all_words = all_words.replace('\n', ' ')
       all_words = all_words.replace(' ', ' ')
вернуть все_слова
def get_album_from_html (я, HTML):
       """Использует параметр html, чтобы получить название альбома песни на странице Genius"""
синтаксический анализ = html. findAll ("диапазон")
альбом = ''
для i в диапазоне (len (parse)):
           если parse[i].text == 'Альбом':
               я += 1
               альбом = разбор[i].text.strip()
               перерыв
вернуть альбом
 

В примере текстов песен Genius используется BeautifulSoup для извлечения текстов песен с веб-сайта. Веб-скрапинг — полезный метод, который упрощает сбор разнообразных данных. Я рассматриваю дополнительный пример парсинга веб-страниц в предыдущей статье. Хотя я еще не использовал его методы, коллега по встроенному эксперту Уилл Кёрсен просматривает и анализирует Википедию. Посмотрите его работу!

Уилл Кёрсен на встроенной Когда точности недостаточно, используйте точность и отзыв

Хотя мне кажется, что собирать и создавать собственные наборы данных — это весело, Kaggle и Google Dataset Search предлагают удобные способы поиска структурированных и размеченных данных. Kaggle — популярная конкурентная платформа для обработки данных. Я включил список популярных наборов данных для проектов НЛП.

• Определить, является ли новостной сюжет источником Onion или нет
• Рейтинги и описания Youtube
• Показы и описания Netflix
• Обзоры вин (я использовал это в нескольких статьях и проектах).
• Коллекция отзывов о еде Amazon
• Заголовки новостей для фейковых новостей
• Корпус для задач распознавания сущностей
• Твиты для анализа настроений авиакомпаний
• Обзор Yelp набор данных

Подробнее от встроенных экспертовАвтоматическое распознавание речи делает обращение в службу поддержки клиентов менее ужасным наборы. Приступить к обработке естественного языка может быть сложно, и я надеюсь, что это руководство упростит методы сбора текстовых данных. С помощью нескольких строк Python количество данных, доступных каждому на кончиках пальцев в Twitter, Reddit и Genius, ошеломляет!

Введение — Курс НЛП «Обнимание лица»

Добро пожаловать на 🤗 Курс!

Этот курс научит вас обработке естественного языка (NLP) с использованием библиотек из экосистемы Hugging Face — 🤗 Transformers, 🤗 Datasets, 🤗 Tokenizers и 🤗 Accelerate — а также Hugging Face Hub. Это совершенно бесплатно и без рекламы.

Что ожидать?

Вот краткий обзор курса:

• Главы с 1 по 4 знакомят с основными понятиями библиотеки 🤗 Transformers. К концу этой части курса вы познакомитесь с тем, как работают модели Transformer, и узнаете, как использовать модель из Hugging Face Hub, точно настроить ее на наборе данных и поделиться своими результатами в Hub!
• Главы с 5 по 8 обучают основам 🤗 наборов данных и 🤗 токенизаторов, прежде чем погрузиться в классические задачи НЛП. К концу этой части вы сможете самостоятельно решать наиболее распространенные проблемы НЛП.
• Главы с 9 по 12 выходят за рамки NLP и исследуют, как модели Transformer можно использовать для решения задач обработки речи и компьютерного зрения. Попутно вы узнаете, как создавать и делиться демонстрационными версиями своих моделей, а также оптимизировать их для производственных сред. К концу этой части вы будете готовы применить 🤗 Transformers к (почти) любой задаче машинного обучения!

Этот курс:

• Требуется хорошее знание Python
• Лучше сдавать после вводного курса глубокого обучения, такого как «Практическое глубокое обучение для программистов» от fast. ai или одной из программ, разработанных DeepLearning.AI
• Не требует предварительного знания PyTorch или TensorFlow, хотя некоторое знакомство с любым из них поможет. такие модели, как наивный Байес и LSTM, о которых стоит знать!

  Кто мы?

  Об авторах:

  Абубакар Абид защитил докторскую диссертацию в Стэнфорде в области прикладного машинного обучения. Во время работы над докторской диссертацией он основал Gradio, библиотеку Python с открытым исходным кодом, которая использовалась для создания более 600 000 демонстраций машинного обучения. Gradio была приобретена компанией Hugging Face, где Абубакар теперь является руководителем группы машинного обучения.

  Мэтью Кэрриган — инженер по машинному обучению в Hugging Face. Он живет в Дублине, Ирландия, и ранее работал инженером по машинному обучению в Parse.ly, а до этого — научным сотрудником в Тринити-колледже в Дублине. Он не верит, что мы сможем достичь ОИИ за счет масштабирования существующих архитектур, но все равно возлагает большие надежды на бессмертие роботов.

  Лисандра Дебют — инженер по машинному обучению в Hugging Face. Она работает над библиотекой 🤗 Transformers с самых ранних этапов разработки. Его цель — сделать НЛП доступным для всех, разработав инструменты с очень простым API.

  Сильвен Гуггер — инженер-исследователь в Hugging Face и один из основных сопровождающих библиотеки 🤗 Transformers. Ранее он был научным сотрудником в fast.ai и написал в соавторстве с fastai и PyTorch 9 Deep Learning for Coders.0102 с Джереми Ховардом. Основное внимание в его исследованиях уделяется тому, чтобы сделать глубокое обучение более доступным путем разработки и улучшения методов, позволяющих моделям быстро обучаться с ограниченными ресурсами.

  Давуд Хан — инженер по машинному обучению в Hugging Face. Он из Нью-Йорка и окончил Нью-Йоркский университет, изучая компьютерные науки. Проработав несколько лет iOS-инженером, Давуд ушел, чтобы основать Gradio вместе со своими коллегами-соучредителями. В конечном итоге Gradio была приобретена Hugging Face.

  Мерве Ноян — защитник разработчиков в Hugging Face, работающий над разработкой инструментов и созданием контента на их основе, чтобы демократизировать машинное обучение для всех.

  Люсиль Солнье — инженер по машинному обучению в компании Hugging Face, занимающейся разработкой и поддержкой использования инструментов с открытым исходным кодом. Она также активно участвует во многих исследовательских проектах в области обработки естественного языка, таких как совместное обучение и BigScience.

  Льюис Танстолл — инженер по машинному обучению в Hugging Face, специализирующийся на разработке инструментов с открытым исходным кодом и обеспечении их доступности для более широкого сообщества. Он также является соавтором книги О’Рейли «Обработка естественного языка с помощью трансформеров».

  Леандро фон Верра — инженер по машинному обучению в команде открытого исходного кода в Hugging Face, а также соавтор книги О’Рейли «Обработка естественного языка с помощью трансформеров». У него есть многолетний опыт работы в отрасли по внедрению проектов NLP в производство, работая со всем стеком машинного обучения..

  Часто задаваемые вопросы

  Вот некоторые ответы на часто задаваемые вопросы:

  • Приводит ли прохождение этого курса к сертификации? В настоящее время у нас нет сертификации для этого курса. Тем не менее, мы работаем над сертификационной программой для экосистемы Hugging Face — следите за обновлениями!

  • Сколько времени я должен потратить на этот курс? Каждая глава этого курса рассчитана на прохождение в течение 1 недели, примерно 6-8 часов работы в неделю. Тем не менее, вы можете потратить столько времени, сколько вам нужно, чтобы пройти курс.

  • Где я могу задать вопрос, если он у меня есть? Если у вас есть вопрос по какому-либо разделу курса, просто нажмите на баннер « Задайте вопрос » в верхней части страницы, чтобы автоматически перенаправиться в нужный раздел форумов Hugging Face:

  Обратите внимание, что список идей для проектов также доступен на форумах, если вы хотите попрактиковаться еще раз после прохождения курса.

  • Где я могу получить код для курса? Для каждого раздела щелкните баннер в верхней части страницы, чтобы запустить код в Google Colab или Amazon SageMaker Studio Lab:

  Блокноты Jupyter, содержащие весь код из курса, размещены на Huggingface/notebooks репо. Если вы хотите сгенерировать их локально, ознакомьтесь с инструкциями в репозитории курса на GitHub.

  • Как я могу участвовать в курсе? Есть много способов внести свой вклад в курс! Если вы нашли опечатку или ошибку, пожалуйста, откройте вопрос на курс репо. Если вы хотите помочь перевести курс на свой родной язык, ознакомьтесь с инструкциями здесь.

  • Какой выбор был сделан для каждого перевода? Каждый перевод имеет глоссарий и файл TRANSLATING.txt , в котором подробно описывается выбор, сделанный для жаргона машинного обучения и т. д. Вы можете найти пример для немецкого языка здесь.