2017自然语言处理班视频教程附讲义代码(NLP LDA 朴素贝叶斯 隐马尔科夫 向量) 8课
课程介绍
NLP是一个很大的领域,自成一系,本课程从NLP的基础算法原理到其实战应用。通过本课程的学习,让你一举打开NLP的大门。
课程目录
1.NLP基础技能
1.1 NLP背景、意义与常见问题
1.2 基本文本处理技能
中英文字符串处理
工具分词
基本统计
正则表达式
1.3 案例:文本数据清洗、提取、分词与统计
2.从语言模型到朴素贝叶斯
2.1 语言模型与计算
2.2 朴素贝叶斯
2.3 案例:文本情感分析案例与新闻分类
3.LDA主题模型
3.1 pLSA、共轭先验分布
3.2 LDA
3.3 案例:使用LDA进行文档分类
4.基于统计的翻译系统
4.1语言模型与翻译模型
4.2对齐模型
4.3案例:基于统计的翻译系统搭建
5.隐马尔科夫模型及其应用
5.1 隐马尔科夫模型
5.2 案例:用隐马尔科夫模型完成基因序点识别
6.深度学习与NLP简单应用
6.1 循环神经网络
6.2 BPTT算法
6.3 案例:模仿小四与李白写作的生成模型
7.词向量表示与文本分类
7.1 从one-hot到word2vec
7.2 案例:借助词向量的机器学习/深度学习文本分类
8.条件随机场与应用
8.1 最大熵与词性标注
8.2 条件随机场
8.3 案例:基于条件随机场的NBA比赛结果分析
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