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课程大纲
自然语言生成 (NLG) 简介
- NLG 及其应用概述
- 了解 NLG 管道
- NLG 的 Python 库简介
数据收集和准备
- 从各种来源收集数据
- 清理和预处理文本数据
- 组织内容以进行生成
NLG 的语言建模
- 语言模型简介
- 训练用于文字生成的语言模型
- 使用 SpaCy 和 NLTK 微调语言模型
句子规划和文本结构
- 规划句子结构和内容流程
- 使用范本生成文字
- 根据用例自定义文本结构
内容生成和后处理
- 从结构化数据生成文字
- 评估和优化生成的内容
- 后处理和格式化输出
高级 NLG 技术
- 使用神经网路产生文字(例如 GPT 模型)
- 处理生成文本中的上下文和连贯性
- 探索实际应用和案例研究
期末专案:构建 NLG 系统
- 定义专案范围
- 构建和部署 NLG 系统
- 测试和评估系统
总结和后续步骤
要求
- Python 程式设计经验
观众
- 开发人员
- 数据科学家
21 小时
客户评论 (5)
使用与我们在项目中使用的数据(光栅格式的卫星图像)更相似的数据进行更多实践练习的事实
Matthieu - CS Group
课程 - Scaling Data Analysis with Python and Dask
机器翻译
I thought the trainer was very knowledgeable and answered questions with confidence to clarify understanding.
Jenna - TCMT
课程 - Machine Learning with Python – 2 Days
Very good preparation and expertise of a trainer, perfect communication in English. The course was practical (exercises + sharing examples of use cases)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
课程 - Developing APIs with Python and FastAPI
Trainer develops training based on participant's pace
Farris Chua
课程 - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
1:1 very intensive but learnt a lot.