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課程簡介
NLP 方法簡介
- 單詞和句子分詞
- 文本分類
- 情感分析
- 拼寫更正
- 資訊提取
- 解析
- 含義提取
- 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 （Hidden Markov Models）
- 概率依賴性
- 成分解析
- 向量空間意義模型
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）。
預期成績：合理的數學技能（A-level 標準），尤其是在概率、統計和微積分方面。
有益的：熟悉正則表達式。
21 時間：
