自然语言处理基础¶
课程理念与宗旨¶
- 本系列课程将开启你的NLP之旅，全面从企业实战角度出发，课程设计内容对应企业开发标准流程和企业发展路径，助力你成为一名真正的AI-NLP工程师。
内容说明¶
- 本课程内容结合当下时代背景，更多关注NLP在深度学习领域的进展，这也将是未来几年甚至几十年NLP的重要发展方向。
内容概要¶
| 模块名称 | 主要内容 | 案例 |
|---|---|---|
| 文本预处理 | 文本处理基本方法，文本张量表示，文本数据分析，文本增强方法等 | 路透社新闻类型分类任务 |
| 经典序列模型 | HMM与CRF模型的作用，使用过程，差异比较以及发展现状等 | |
| RNN及其变体 | RNN, LSTM, GRU模型的作用、构建、优劣势比较等 | 全球人名分类任务, 英译法翻译任务 |
| Transformer | Transformer模型的作用，细节原理解析，模型构建过程等 | 构建基于Transformer的语言模型 |
| 迁移学习 | fasttext工具的作用，迁移学习理论，NLP标准数据集和预训练模型的使用等 | 全国酒店评论情感分析任务 |