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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。

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