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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、上海、 深圳根据报名开班
课程费用:5500元/人
 
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册

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:3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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