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课程大纲
NLP 相关软体包的 Python 概述
NLP 简介(当然是 Python 中的例子)
- 简单的文字操作
- 搜索文字
- 计数 Words
- 将文本拆分为 Words
- 词汇离散
- 处理复杂结构
- 在 Lists 中表示文本
- 索引清单
- 搭配
- 二元语法
- 频率分布
- 带有 Word 个的条件语句
- 比较 Word(startswith、endswith、isslow、isalpha 等)
- 自然语言理解
- Word 意义消歧义
- 代词解析
- 机器翻译(统计、基于规则、文字等)
- 习题
示例中 Python 中的 NLP
- Accessing 文本语料库和词汇资源
- 语料库的常见来源
- 条件频率分布
- 按流派计数 Word
- 创建自己的语料库
- 发音词典
- Shoebox 和 Toolbox 词典
- 意义和同义词
- 层次结构
- 词汇关系:Meronyms、Holonyms
- 语义相似性
- 处理原始文字
- 撬动
- 正在截断
- 提取字串的各部分
- Accessing individual charaters
- 搜寻、替换、拆分、联接、索引等...
- 使用正则表达式
- 检测单词模式
- 堵塞
- 分词化
- 文本规范化
- Word 分割(尤其是中文)
- 分类和标记 Words
- 标签为 Corpora
- 标记令牌
- 词性标签集
- Python 词典
- Words 到 Propertieis 的映射
- 自动标记
- 确定 Word 的类别(形态、句法、语义)
- 文字分类 (Machine Learning)
- 监督分类
- 句子分割
- 交叉验证
- 决策树
- 从文字中提取资讯
- 分块
- 叮叮当当
- 标签 vs 树木
- 分析句子结构
- 上下文自由语法
- 解析器
- 构建基于特征的语法
- 语法特征
- 处理特征结构
- 分析句子的含义
- 语义和逻辑
- 命题逻辑
- 一阶逻辑
- 话语语义
- 管理语言数据
- 资料格式(词典与文字)
- 元数据
要求
Python 的基础知识
28 小时
客户评论 (1)
I did like the exercises.