Natural Language Processing (NLP) Concepts Generative AI 101 podcast

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Tech Emily Laird

コンテンツは Emily Laird によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャストコンテンツは、Emily Laird またはそのポッドキャストプラットフォームパートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal。

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In this episode of Generative AI 101, we break down the fundamental concepts of Natural Language Processing (NLP). Imagine trying to read a book that's one long, unbroken string of text—impossible, right? That’s where tokenization comes in, breaking text into manageable chunks. We’ll also cover stemming and lemmatization, techniques for reducing words to their root forms, and explain the importance of stop words—the linguistic background noise. Finally, we’ll explore Named Entity Recognition (NER), which identifies key names and places in text. These basics form the foundation of NLP, making our interactions with technology smoother and more intuitive.

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