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自然语言处理（NLP）

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李老师
自然语言处理博士毕业，具有超过10年的自然语言研究和应用经验。

时间地点：北京 4月25-26日; 上海、深圳根据报名开班

课程费用：5500元/人

报公开课

企业内训：可以根据企业需求,定制内训,详见内训学习手册

认证方式：
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测：

在线考试

能力分析，给出学习建议

合格者颁发证书，作为职业技能资格证明

本课程讲解自然语言的处理基本原理、应用领域和核心技术问题，讲解关键词提取、文本分析和句法分类的核心算法，并结合Tensorflow讲解程序实现。

培训目标：

了解NLP基础知识
理解关键词提取与文本分类
文本向量化与句法分析
NPL与深度学习
业内经验交流

培训对象：对人工智能有基础知识

学员基础：具有一定编程经验。

授课方式： 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论，60%案例讲解，40%实践演练

培训内容：2天

NLP基础知识概览	1.NLP的基础概念 2.NLP的发展历程 3.NLP主要研究方向 1)句法语义分析 2)信息抽取 3)文本挖掘 4)机器翻译 5)信息检索 6)问答系统 7)对话系统
NLP基本算法和实践	1.NLP的基础 1)分词正向最大匹配算法逆向最大匹配算法双向最大匹配算法基于N-gram语言模型的分词基于HMM的分词方法基于CRF的分词方法 2)文本基本处理文本提取正在表达式本文统计 3)词性标注基于最大熵的词性标注基于统计最大概率输出词性基于HMM词性标注基CRF的词性标注 4）命名实体识别基于CRF的命名实体识别 2.案例 1)在线中文分回系统实战 2)命名实体识别接口1开发 3)基于词性标注的关键词提取
关键词提取	1.关键词提取概述 2.关键词提取算法 1)FT-IDF 2)LSA/LSI算法 3)PLSA算法 4)LDA算法
文本分类	1.文本分类算法 1)朴素贝叶斯 2)线性分类器 3)支持向量机 4)Bagging模型 5)Boosting模型 6)浅层神经网络 2.案例 1)新闻主题提取 2)新闻分类实战
文本向量化	1.文本向量化概述 2.文本向量化常用算法 1)词袋算法 2)HashTF算法 3)Word2Vec算法 4)Glove算法
句法分析	1.句法分析概述 2 .句法分析常用算法 1)PCFG算法 2)条件随机场算法 3.案例 1)文本情感分析的开发示例 2)基于依存句法分词的问句相似度计算
NLP与深度学习的结合	1.深度学习概述 1)神经网终 2)损失函数 3)梯度下降 2.深度学习常用算法 1)CNN 2)RNN 3)GRU 4)LSTM
NLP与深度学习的技术实现案例	1.Tensorflow框架学习 1)Tensorflow简介 2)Tensorflow安装 3)Tensorflow基础使用图(graphs) 会话(session) 张量(tensor) 变量(Variable) 4)Tensorflow线性回归以及分类的简单使用 5)Tensorflow中各种优化器的介绍 2.案例 1)基于CNN的文本分类 2)基于RNN的歌词生成 3)基于LSTM的机器翻译 4)基于Seq2seq的问答系统

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