Kurzusleírás

Bevezetés a szövegösszegzésbe a Python segítségével

  • Mintaszöveg összehasonlítása automatikusan generált összefoglalókkal
  • A sumy telepítése (a Python parancssor futtatható szövegösszegzés céljából)
  • A sumy használata parancssori szövegösszesítő segédprogramként (gyakorlati gyakorlat)

Három Python összefoglaló könyvtár értékelése: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17 dokumentált jellemzők alapján

Könyvtár kiválasztása: sumy, pysummarisation vagy readless

Python alkalmazás létrehozása sumy könyvtár használatával a Python 2.7/3.3+ verziókon

  • A Sumy könyvtár telepítése a szövegösszegzéshez
  • Az Edmundson (kivonás) módszer használata a sumy Python Library for Text-ben

Összegzés

  • Egyszerű Python tesztkód létrehozása, amely a sumy könyvtárat használja szöveges összefoglaló létrehozásához

Python alkalmazás létrehozása pysummarisation könyvtár segítségével a Python 2.7/3.3+ verziókon

  • Pysummerization könyvtár telepítése a szövegösszegzéshez
  • A pysummarisation könyvtár használata szövegösszegzéshez
  • Egyszerű Python tesztkód létrehozása, amely pysummarisation könyvtárat használ szöveges összefoglaló létrehozásához

Python alkalmazás létrehozása olvasatlan könyvtár használatával Python 2.7/3.3+ verzión

  • Olvasatlan könyvtár telepítése a szövegösszegzéshez
  • Az olvasatlan könyvtár használata szövegösszegzéshez

Egyszerű Python tesztkód létrehozása, amely olvasatlan könyvtárat használ szöveges összefoglaló létrehozásához

Hibaelhárítás és hibakeresés

Zárszó

Követelmények

  • A Python programozás ismerete (Python 2,7/3,3+)
  • A Python könyvtárak általános ismerete
 14 Hours

Résztvevők száma



Ár per résztvevő

Rokon tanfolyam

H2O AutoML

14 Hours

AutoML with Auto-sklearn

14 Hours

AutoML with Auto-Keras

14 Hours

Advanced Stable Diffusion: Deep Learning for Text-to-Image Generation

21 Hours

Introduction to Stable Diffusion for Text-to-Image Generation

21 Hours

AlphaFold

7 Hours

TensorFlow Lite for Embedded Linux

21 Hours

TensorFlow Lite for Android

21 Hours

TensorFlow Lite for iOS

21 Hours

Tensorflow Lite for Microcontrollers

21 Hours

Deep Learning Neural Networks with Chainer

14 Hours

Distributed Deep Learning with Horovod

7 Hours

Accelerating Deep Learning with FPGA and OpenVINO

35 Hours

Building Deep Learning Models with Apache MXNet

21 Hours

Deep Learning with Keras

21 Hours

Rokon kategóriák