3.3 自然语言处理入门

自然语言处理入门

自然语言处理入门

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• 学习目标:

  • 了解什么是自然语言处理.

  • 了解自然语言处理的发展简史.

  • 了解自然语言处理的应用场景.

  • 了解本教程中的自然语言处理.

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• 什么是自然语言处理:

  • 自然语言处理（Natural Language Processing, 简称NLP）是计算机科学与语言学中关注于计算机与人类语言间转换的领域.

 

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• 自然语言处理的发展简史:

 

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• 自然语言处理的应用场景:

  • 语音助手

  • 机器翻译

  • 搜索引擎

  • 智能问答

  • ...

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• 语音助手:

  • 科大讯飞语音识别技术访谈!

  •  

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• 机器翻译:

  • CCTV上的机器翻译系统, 让世界聊得来!

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• 本教程中的自然语言处理:

  • 课程理念与宗旨

  • 内容先进性说明

  • 内容大纲概要

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• 课程理念与宗旨:

  • 本系列课程将开启你的NLP之旅, 全面从企业实战角度出发, 课程设计内容对应企业开发标准流程和企业发展路径, 助力你成为一名真正的AI-NLP工程师.

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• 内容先进性说明:

  • 本课程内容结合当下时代背景, 更多关注NLP在深度学习领域的进展, 这也将是未来几年甚至几十年NLP的重要发展方向, 简化传统NLP的内容, 如语言规则, 传统模型, 特征工程等, 带来效果更好, 应用更广的Transfomer, 迁移学习等先进内容.

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• 内容大纲概要:

 

模块名称	主要内容	案例
文本预处理	文本处理基本方法, 文本张量表示, 文本数据分析, 文本增强方法等	路透社新闻类型分类任务
经典序列模型	HMM与CRF模型的作用, 使用过程, 差异比较以及发展现状等
RNN及其变体	RNN, LSTM, GRU模型的作用, 构建, 优劣势比较等	全球人名分类任务, 英译法翻译任务
Transformer	Transformer模型的作用, 细节原理解析, 模型构建过程等	构建基于Transformer的语言模型
迁移学习	fasttext工具的作用, 迁移学习理论, NLP标准数据集和预训练模型的使用等	全国酒店评论情感分析任务