课程大纲

NLP方法简介

  • 单词和句子标记化
  • 文本分类
  • 情绪分析
  • 拼写更正
  • 信息提取
  • 解析
  • 意义提取
  • 问答

NLP理论概述

  • 概率
  • 统计学
  • 机器学习
  • N-Gram 语言建模
  • 朴素贝叶斯
  • Maxent 分类器
  • 序列模型(隐马尔可夫模型)
  • 概率依赖性
  • 成分解析
  • 意义的向量空间模型

要求

不需要 NLP 背景。

要求:熟悉任何编程语言(Java、Python、PHP、VBA 等)。

预期:合理的数学技能(A-level标准),特别是在概率、统计学和微积分方面。

优点:熟悉正则表达式。

  21 小时
 

人数


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完结


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

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