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课程大纲
高级 NLU 简介
- 高级 NLU 技术概述
- 理解语言上下文和语义的主要挑战
- 实际应用中的 NLU
语义分析和解释
- 深入了解语义表示
- 语义解析和框架语义
- 使用 embeddings 和 transformers 进行语义理解
意图识别和分类
- 了解对话系统中的用户意图
- 用于准确意向分类的技术
- 使用真实数据集改进意图识别模型
Deep Learning 在 NLU 中
- 利用神经网路进行语言建模
- 使用 BERT、GPT 和其他 transformer 模型的高级技术
- 用于 NLU 优化的迁移学习
NLU 中的情境理解
- 处理语言口译中的歧义
- NLU 模型中的消歧技术
- 使用上下文提高 NLU 任务的准确性
NLU 的实际应用
- 虚拟助手和聊天机器人中的 NLU
- 客户服务和自动化案例研究
- 探索法律、医疗保健和金融应用
NLU 的挑战和未来趋势
- NLU 系统中的道德考虑
- 处理多语言 NLU 任务
- NLU 研究的新兴趋势和未来机遇
总结和后续步骤
要求
- 机器学习的中级经验
- 熟悉自然语言处理技术
- 基本程式设计技能 Python
观众
- AI 开发人员
- 机器学习工程师
- 研究语言模型的数据科学家
14 小时
