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课程概述

本课程提供4天密集式的自然语言处理(NLP)和文本分析实战培训,旨在帮助学员深入了解并掌握NLP的核心原理、基本算法和模型,以及相关的实战应用技能。

课程对象

  1. 想要深入学习NLP和文本分析的学生和研究者
  2. 数据科学家,数据分析师
  3. 有志于进入AI和机器学习领域的IT专业人士

课程目标

  • 掌握NLP的基础理论和核心技术
  • 学习并理解NLP的各种算法和模型
  • 通过实战案例,了解如何在实际项目中应用NLP和文本分析技术

课程收益

  • 理解并掌握NLP的核心理论和实用技能
  • 能独立分析和处理文本数据
  • 知道如何选择和使用合适的NLP算法和模型解决实际问题

课程时长4天

课程大纲

章节 模块 内容
第一节 1.NLP的原理与介绍 1)基本算法和模型
2)Viterbi算法详解
3)Metropolis-Hastings算法
4)共轭先验分布
5)Laplace平滑
2.基本算法与模型 1)主题模型LDA
3.案例分析 1)LDA开源包的使用和过程分析
2)文本分析
3)网络爬虫的原理和代码实现
第二节 1.基本算法和模型 1)Gibbs采样详解
2)Metropolis-Hastings算法
3)MCMC
4)TF-IDF算法
5)隐马尔科夫模型的应用优劣比较
6)自然语言推测Natural Language Inference (NLI)
7)上下文词嵌入模型Embedding from Language Model (ELMo)
2.案例分析 1)HMM用于中文分词
2)文件数据格式UFT-8、Unicode
3)发现新词和分词效果分析
第三节 1.基本算法和模型 1)词性标注(POS)
2)支持向量机SVM
3)线性回归LR
4)命名实体识别NER(Named Entity Recognition)
2.案例分析 1)高斯混合模型HMM
2)GMM-HMM用于股票数据特征提取
3)Keras开工具的使用
第四节 1.基本算法和模型 1)词性标注算法
2)近义词与相似词算法
3)字符级嵌入算法
4)FastText算法
5)语境相似度算法
2.案例分析
第五节 1.基本算法和模型 1)循环神经网络RNN
2)长短记忆模型LSTM
3)门循环单元GRU
4)注意力机制
5)广义Transformer模型
6)BERT模型
7)对抗网络
2.案例分析 1)IMDB评论分析
2)文本分类
3)机器翻译与机器备注
第六节 1.基本算法和模型 1)动态记忆网络DMN
2)语义角色标注SRL(Semantic Role Labeling)
3)词袋模型CBOW(continuous bag-of-words)
4)卷积神经网络隐马尔科夫模型CNN-HMM
5)卷积神经网络CNN
2.案例分析 1)采样总结
2)问答系统
3)对话系统(Dialogue Systems)

为什么选择艾威

经验丰富的讲师团队:艾威培训拥有经验丰富的讲师团队,他们不仅具有深厚的理论知识,还有丰富的实战经验。

实战案例丰富:课程包含大量实战案例,帮助学员更好的理解和应用理论知识。

个性化的教学:艾威培训提供个性化的教学服务,确保每个学员都能得到充分的指导和帮助。

在信息爆炸的时代,文本数据的处理变得越来越重要。掌握自然语言处理和文本分析的技能,无疑将大大提升您的职业竞争力!现在就报名参加我们的培训课程,开启您的NLP学习之旅!

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