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课程大纲
高级自然语言理解（NLU）简介
- 高级NLU技术概述
- 理解语言上下文和语义的关键挑战
- NLU在实际应用中的使用
语义分析与解释
- 深入探讨语义表示
- 语义解析与框架语义
- 使用嵌入和Transformer进行语义理解
意图识别与分类
- 理解对话系统中的用户意图
- 准确意图分类的技术
- 使用真实数据集改进意图识别模型
NLU中的深度学习
- 利用神经网络进行语言建模
- 使用BERT、GPT和其他Transformer模型的高级技术
- 迁移学习在NLU优化中的应用
NLU中的上下文理解
- 处理语言解释中的歧义
- NLU模型中的消歧技术
- 利用上下文提高NLU任务的准确性
NLU的实际应用
- NLU在虚拟助手和聊天机器人中的应用
- 客户服务和自动化中的案例研究
- 探索法律、医疗和金融领域的应用
NLU的挑战与未来趋势
- NLU系统中的伦理考虑
- 处理多语言NLU任务
- NLU研究中的新兴趋势与未来机会
总结与下一步
要求
- 具备机器学习的中级经验
- 熟悉自然语言处理技术
- 具备Python基础编程技能
受众
- AI开发者
- 机器学习工程师
- 从事语言模型工作的数据科学家
14 小时
