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課程概述

本課程提供4天密集式的自然語(yǔ)言處理(NLP)和文本分析實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn),旨在幫助學(xué)員深入了解并掌握NLP的核心原理、基本算法和模型,以及相關(guān)的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用技能。

課程對(duì)象

  1. 想要深入學(xué)習(xí)NLP和文本分析的學(xué)生和研究者
  2. 數(shù)據(jù)科學(xué)家,數(shù)據(jù)分析師
  3. 有志于進(jìn)入AI和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的IT專業(yè)人士

課程目標(biāo)

  • 掌握NLP的基礎(chǔ)理論和核心技術(shù)
  • 學(xué)習(xí)并理解NLP的各種算法和模型
  • 通過(guò)實(shí)戰(zhàn)案例,了解如何在實(shí)際項(xiàng)目中應(yīng)用NLP和文本分析技術(shù)

課程收益

  • 理解并掌握NLP的核心理論和實(shí)用技能
  • 能獨(dú)立分析和處理文本數(shù)據(jù)
  • 知道如何選擇和使用合適的NLP算法和模型解決實(shí)際問(wèn)題

課程時(shí)長(zhǎng)4天

課程大綱

章節(jié)模塊內(nèi)容
第一節(jié)1.NLP的原理與介紹1)基本算法和模型
2)Viterbi算法詳解
3)Metropolis-Hastings算法
4)共軛先驗(yàn)分布
5)Laplace平滑
2.基本算法與模型1)主題模型LDA
3.案例分析1)LDA開(kāi)源包的使用和過(guò)程分析
2)文本分析
3)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的原理和代碼實(shí)現(xiàn)
第二節(jié)1.基本算法和模型1)Gibbs采樣詳解
2)Metropolis-Hastings算法
3)MCMC
4)TF-IDF算法
5)隱馬爾科夫模型的應(yīng)用優(yōu)劣比較
6)自然語(yǔ)言推測(cè)Natural Language Inference (NLI)
7)上下文詞嵌入模型Embedding from Language Model (ELMo)
2.案例分析1)HMM用于中文分詞
2)文件數(shù)據(jù)格式UFT-8、Unicode
3)發(fā)現(xiàn)新詞和分詞效果分析
第三節(jié)1.基本算法和模型1)詞性標(biāo)注(POS)
2)支持向量機(jī)SVM
3)線性回歸LR
4)命名實(shí)體識(shí)別NER(Named Entity Recognition)
2.案例分析1)高斯混合模型HMM
2)GMM-HMM用于股票數(shù)據(jù)特征提取
3)Keras開(kāi)工具的使用
第四節(jié)1.基本算法和模型1)詞性標(biāo)注算法
2)近義詞與相似詞算法
3)字符級(jí)嵌入算法
4)FastText算法
5)語(yǔ)境相似度算法
2.案例分析
第五節(jié)1.基本算法和模型1)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN
2)長(zhǎng)短記憶模型LSTM
3)門(mén)循環(huán)單元GRU
4)注意力機(jī)制
5)廣義Transformer模型
6)BERT模型
7)對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
2.案例分析1)IMDB評(píng)論分析
2)文本分類(lèi)
3)機(jī)器翻譯與機(jī)器備注
第六節(jié)1.基本算法和模型1)動(dòng)態(tài)記憶網(wǎng)絡(luò)DMN
2)語(yǔ)義角色標(biāo)注SRL(Semantic Role Labeling)
3)詞袋模型CBOW(continuous bag-of-words)
4)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱馬爾科夫模型CNN-HMM
5)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
2.案例分析1)采樣總結(jié)
2)問(wèn)答系統(tǒng)
3)對(duì)話系統(tǒng)(Dialogue Systems)

為什么選擇艾威

經(jīng)驗(yàn)豐富的講師團(tuán)隊(duì):艾威培訓(xùn)擁有經(jīng)驗(yàn)豐富的講師團(tuán)隊(duì),他們不僅具有深厚的理論知識(shí),還有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

實(shí)戰(zhàn)案例豐富:課程包含大量實(shí)戰(zhàn)案例,幫助學(xué)員更好的理解和應(yīng)用理論知識(shí)。

個(gè)性化的教學(xué):艾威培訓(xùn)提供個(gè)性化的教學(xué)服務(wù),確保每個(gè)學(xué)員都能得到充分的指導(dǎo)和幫助。

在信息爆炸的時(shí)代,文本數(shù)據(jù)的處理變得越來(lái)越重要。掌握自然語(yǔ)言處理和文本分析的技能,無(wú)疑將大大提升您的職業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力!現(xiàn)在就報(bào)名參加我們的培訓(xùn)課程,開(kāi)啟您的NLP學(xué)習(xí)之旅!

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