課程簡介

NLP方法簡介

  • 單詞和句子標記化
  • 文本分類
  • 情緒分析
  • 拼寫更正
  • 資訊提取
  • 解析
  • 意義提取
  • 問答

NLP理論概述

  • 概率
  • 統計學
  • 機器學習
  • N-Gram 語言建模
  • 樸素貝葉斯
  • Maxent 分類器
  • 序列模型(隱瑪律可夫模型)
  • 概率依賴性
  • 成分解析
  • 意義的向量空間模型

最低要求

不需要 NLP 背景。

要求:熟悉任何程式設計語言(Java、Python、PHP、VBA 等)。

預期:合理的數學技能(A-level標準),特別是在概率、統計學和微積分方面。

優點:熟悉正則表達式。

  21 時間:
 

人數


開始於

結束於


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

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