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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:
客戶評論 (2)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Course - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
I did like the exercises