This course offers a clear pathway to undertsand advanced tokenization and sentiment analysis—two core pillars of modern NLP. You'll learn how to convert raw text into structured input using subword, character-level, and adaptive tokenization techniques, and how to extract sentiment using rule-based, statistical, and deep learning models.
Advanced Tokenization and Sentiment Analysis
Advanced Tokenization and Sentiment Analysis
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Mastering NLP: Tokenization, Sentiment Analysis & Neural MT
Dozent: Edureka
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Build smarter NLP pipelines with advanced tokenization methods like byte-pair encoding, subword units, and streaming-friendly strategies.
Create powerful text representations using character-level, hybrid, and sentence embeddings for real-world search, classification, and clustering.
Learn sentiment analysis with VADER, machine learning models, and transformer-based approaches like BERT and RoBERTa.
Analyze opinion trends, perform aspect-level and multilingual sentiment analysis, and ensure fairness and accuracy in sensitive applications.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Unified Modeling Language
- Kategorie: Data Ethics
- Kategorie: Unstructured Data
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Kategorie: Machine Learning Algorithms
- Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Data Analysis
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Juli 2025
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16 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Mastering NLP: Tokenization, Sentiment Analysis & Neural MT
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In this module, learners will explore advanced techniques for breaking down and encoding text for machine understanding. They will examine subword, byte-level, and adaptive tokenization methods used in modern NLP models. The module also introduces character-level and hybrid embeddings, as well as sentence embeddings for capturing semantic meaning in tasks like search, classification, and clustering.
Das ist alles enthalten
19 Videos6 Lektüren5 Aufgaben1 Diskussionsthema2 Plug-ins
In this module, learners will explore the full range of approaches used to analyze sentiment in text, from rule-based lexicons to deep learning with transformer models. They will examine how sentiment is extracted, scored, and classified, and learn how to handle challenges like class imbalance, domain specificity, and low-resource settings. Practical demonstrations will help reinforce the application of models such as VADER, Naïve Bayes, BERT, and RoBERTa in real-world sentiment analysis tasks.
Das ist alles enthalten
16 Videos5 Lektüren4 Aufgaben1 Plug-in
In this module, learners will examine how sentiment analysis is applied in dynamic, multilingual, and high-impact environments. The lessons focus on tracking sentiment trends over time, extracting aspect-level opinions, and extending sentiment models across languages. Learners will also evaluate the ethical risks of sentiment modeling and explore how to design fair, accountable systems for sensitive applications like healthcare and justice.
Das ist alles enthalten
19 Videos6 Lektüren5 Aufgaben
In this final module, learners will consolidate key concepts from the course through a structured summary, a real-world project, and a reflective assignment. The focus is on applying the full range of tokenization and sentiment analysis techniques in practical, domain-relevant scenarios. This module also encourages learners to evaluate their understanding and prepare for real-world NLP tasks by integrating technical knowledge with ethical and contextual awareness.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre2 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor1 Plug-in
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Häufig gestellte Fragen
This course provides a deep dive into modern tokenization strategies and sentiment analysis techniques used in multilingual and domain-specific NLP tasks. It explores subword modeling methods like Byte-Pair Encoding (BPE), WordPiece, and SentencePiece, and examines character-level encoding approaches. Learners work with cross-lingual embeddings such as MUSE and LASER, and fine-tune models like mBERT and XLM-R for sentiment classification. The course also covers Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA), lexicon-based methods using VADER and SentiWordNet, and applies these techniques to real-world use cases like social media monitoring, political discourse analysis, and crisis event sentiment tracking.
Learners explore modern tokenization strategies, including Byte-Pair Encoding (BPE), WordPiece, SentencePiece, and character-level encoding, all crucial for subword-level text representation.
Yes. The course emphasizes multilingual and cross-lingual sentiment analysis, using shared subword vocabularies and models like mBERT and XLM-R to handle multiple languages effectively.
Weitere Fragen
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