【总结】学了不少自然语言处理的理论知识，如何通过实战进一步提高能力？...

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转载最新推荐文章于 2026-07-19 19:32:34 发布 576 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

中文自然语言处理入门实战课程介绍 NLP 作为 AI 技术领域中重要的分支，随着其技术应用范围不断扩大，在数据处理领域占有越来越重要的地位。本达人课，作为中文自然语言处理边学边实战的入门级教程，以小数据量的“简易版”实例，通过实战带大家快速掌握 NLP 在中文方面开发的基本能力。本课程共包含 18 节。各小节之间并没有紧密耦合，但是整个内容还是遵循一定的开发流程。比如，按照中文语料处理的过程，在获取到语料之后开始分词... 阅读详情

前言

自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，它是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等领域。或许你已经看过了很多的深度学习，人工智能，自然语言处理知识，但是依旧实战能力欠缺。

有三AI今年大力推出各种经典任务的项目实战课程，所谓项目课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解。

本次我们给大家介绍现在已经上线的自然语言处理方向的项目实战课程！

基于TextCNN的文本分类实战

文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一，目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍，从新闻的分类、商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统，了解文本分类技术是NLP初学者比较好的切入点，较简单且应用场景高频。

下面我们来简单看一下各部分的内容：

第1部分：项目背景介绍，讲解项目背景和解决方案的设计。

第2部分：模型选择，包括机器学习模型和深度学习模型比较，模型搭建部分的代码讲解。

第3部分：数据读取与预处理（代码），包括数据读取和数据预处理两部分内容，以及相关的代码讲解。

第4部分：模型训练与推理（代码），包括模型训练和模型测评两部分内容，还有相关的代码讲解。

第5部分：总结与展望，总结了TextCNN 的优缺点以及模型的改进。

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基于TextRank的文本摘要抽取实战

自动文本摘要的技术主要分为抽取式和生成式，本实战项目课程将介绍抽取式文本摘要的经典模型 — TextRank。TextRank 创造性的将 PageRank （网页排序算法）这一图算法的思想运用于文本中。通过学习本实战项目课程学生将掌握 TextRank 在新闻分类实战中的运用，并掌握文本摘要的发展和技术要点。

下面我们来简单看一下各部分的内容：

第1部分：项目背景介绍，讲解项目背景、项目难点、总体方案和问题建模，本部分内容可以免费收听。

第2部分：模型选择与搭建，包括有监督抽取式文本摘要方案、无监督抽取式文本摘要方案、TextRank模型搭建部分的代码讲解。

第3部分：数据读取与预处理（代码），包括数据集选择和文本数据预处理两部分内容，以及相关的代码讲解。

第4部分：模型训练与推理（代码），包括模型训练和模型评测两部分内容，还有相关的代码讲解。

第5部分：总结与展望，总结了TextRank的优缺点以及模型的优化方向。

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基于HuggingFace的Bert情感分析实战

情感分析是 NLP 中的一个重要领域，在辅助公共政策、企业决策、产品优化等都有应用。BERT 是 NLP 历史上一个有 “里程碑”意义的模型，通过预训练-微调的方式，使其可以适用于多种下游任务，包括情感分析。本实战项目课程将介绍情感分析发展历程，问题建模分析，以及 BERT 实现情感分析任务代码讲解，学生通过学习本实战项目课程可以把握情感分析的发展及落地实现。

下面我们来简单看一下各部分的内容：

第1部分：项目背景介绍，讲解项目背景、项目难点、总体方案和问题建模，本部分内容可以免费收听。

第2部分：模型原理说明，包括BERT的基本介绍、BERT的输入、BERT预训练任务、BERT微调。

第3部分：数据源与数据预处理，包括数据源和文本数据预处理两部分内容。

第4部分：代码讲解，本部分专门进行课程相关代码的讲解。

第5部分：总结与展望，总结了BERT的优缺点以及前沿进展。

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基于BiLSTM的命名实体识别实战

命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名、专有名词等。NER是 NLP 中的重要的基础工具，很大程度上辅助了 NLP 走向实用领域。通过学习本实战项目课程学生将掌握 NER 基于 BiLSTM + CRF 的实战实现，并掌握 NER 的发展和技术要点。

下面我们来简单看一下各部分的内容：

第1部分：项目背景介绍，讲解项目背景、项目难点、总体方案和问题建模，本部分内容可以免费收听。

第2部分：模型原理说明，包括BiLSTM+CRF的基本介绍、BiLSTM+CRF的输入等内容。

第3部分：数据源与数据预处理，包括数据源和文本数据预处理两部分内容。

第4部分：代码讲解，本部分专门进行课程相关代码的讲解。

第5部分：总结与展望，总结了BiLSTM+CRF的优缺点以及前沿进展。

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基于Seq2Seq与Attention的

机器翻译实战

机器翻译（machine translation）是利用计算机实现不同语言之间的自动转换，是自然语言处理重要研究方向，也是目前互联网常用服务之一。对于机器翻译的研究由来已久，机器翻译走过了基于规则、基于实例、基于统计的模式，如今在神经网络的加持下，迸发出新的活力。机器翻译有很多应用场景，如翻译中心、即时通讯、视频字幕等。通过学习本实战项目课程学生将掌握机器翻译基于 seq2seq attention 的实战实现，并掌握机器翻译的发展和技术要点。

下面我们来简单看一下各部分的内容：

第1部分：项目背景介绍，讲解项目背景、项目难点、总体方案和问题建模，本部分内容可以免费收听。

第2部分：模型原理说明，包括Seq2Seq and Attention的基本内容介绍。

第3部分：数据源与数据预处理，包括数据源和文本数据预处理两部分内容。

第4部分：代码讲解，本部分专门进行课程相关代码的讲解。

第5部分：总结与展望，总结了Seq2Seq and Attention的优缺点以及前沿进展。

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基于transformer的关系抽取实战

关系抽取 (relation extraction) 是分析实体之间关联的一种自然语言处理技术。关系抽取可以用于自动构建知识库，理解和分析用户查询意图等，因此拥有十分广阔的应用前景。通过学习本实战项目课程学生将掌握关系抽取基于 transformer 的实战实现，并掌握关系抽取的发展和技术要点。

下面我们来简单看一下各部分的内容：

第1部分：项目背景介绍，讲解项目背景、项目难点、总体方案和问题建模，本部分内容可以免费收听。

第2部分：模型原理说明，包括总体内容介绍，Encoder，Attention，Decoder。

第3部分：数据源与数据预处理，包括数据源和文本数据预处理两部分内容。

第4部分：代码讲解，本部分专门进行课程相关代码的讲解。

第5部分：总结与展望，总结了 transformer 的优缺点以及前沿进展。

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基于LCF-ATEPC的

属性级情感分析实战

属性级情感分析（Aspect-based Sentiment Analysis, ABSA）是一类细粒度情感分析任务，常用于评论分析中，帮助商家深入理解用户偏好，同时也在搜索、个性化推荐、商业智能、内容安全等十多个业务场景中有着广泛的应用。通过学习本实战项目课程学生将掌握 ABSA 基于 LCF-ATEPC 的实战实现，并掌握 ABSA 的发展和技术要点。

下面我们来简单看一下各部分的内容：

第1部分：项目背景介绍，讲解项目背景、项目难点、总体方案和问题建模，本部分内容可以免费收听。