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課程簡介
Natural Language Processing (NLP) 簡介
- NLP 及其應用概述
- 關鍵元件:語法、語義和語用學
- NLU 在 NLP 中的作用
瞭解 NLU 概念
- 自然語言理解的定義和範圍
- NLU 和 NLP 之間的區別
- NLU 中使用的基本演算法
基本 NLU 技術
- 分詞和句子分割
- 命名實體識別 (NER)
- 情感分析和文本分類
NLU 中的語言建模
- 統計和神經語言模型簡介
- 探索單詞嵌入和上下文感知模型
- 語言模型在 NLU 任務中的應用
NLU 中的挑戰
- 自然語言中的歧義
- 上下文理解和消除歧義
- 處理低資源語言
NLU 的應用
- 聊天機器人和虛擬助手中的 NLU
- 從非結構化文本中提取資訊
- 各行業案例研究
NLU 的未來趨勢
- NLU 深度學習的進步
- 情境理解中的新興技術
- 人機交互的未來
總結和後續步驟
最低要求
- 程式設計基礎知識 (Python)
- 對 AI 和語言技術感興趣
觀眾
- AI 初學者
- 數據科學學生
- 技術愛好者
14 時間: