自然語言（NLP）處理和文本分析培訓(xùn)課程

大數(shù)據(jù)與人工智能·培訓(xùn)

課程簡章2023-10-25小艾老師

課程概述

本課程提供4天密集式的自然語言處理（NLP）和文本分析實戰(zhàn)培訓(xùn)，旨在幫助學(xué)員深入了解并掌握NLP的核心原理、基本算法和模型，以及相關(guān)的實戰(zhàn)應(yīng)用技能。

課程對象

想要深入學(xué)習(xí)NLP和文本分析的學(xué)生和研究者
數(shù)據(jù)科學(xué)家，數(shù)據(jù)分析師
有志于進入AI和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的IT專業(yè)人士

課程目標(biāo)

掌握NLP的基礎(chǔ)理論和核心技術(shù)
學(xué)習(xí)并理解NLP的各種算法和模型
通過實戰(zhàn)案例，了解如何在實際項目中應(yīng)用NLP和文本分析技術(shù)

課程收益

理解并掌握NLP的核心理論和實用技能
能獨立分析和處理文本數(shù)據(jù)
知道如何選擇和使用合適的NLP算法和模型解決實際問題

課程時長4天

課程大綱

章節(jié)	模塊	內(nèi)容
第一節(jié)	1.NLP的原理與介紹	1)基本算法和模型 2)Viterbi算法詳解 3)Metropolis-Hastings算法	4)共軛先驗分布 5)Laplace平滑
	2.基本算法與模型	1)主題模型LDA
	3.案例分析	1)LDA開源包的使用和過程分析 2)文本分析	3)網(wǎng)絡(luò)爬蟲的原理和代碼實現(xiàn)
第二節(jié)	1.基本算法和模型	1)Gibbs采樣詳解 2)Metropolis-Hastings算法 3)MCMC 4)TF-IDF算法	5)隱馬爾科夫模型的應(yīng)用優(yōu)劣比較 6)自然語言推測Natural Language Inference (NLI) 7)上下文詞嵌入模型Embedding from Language Model (ELMo)
第二節(jié)	2.案例分析	1)HMM用于中文分詞 2)文件數(shù)據(jù)格式UFT-8、Unicode	3)發(fā)現(xiàn)新詞和分詞效果分析
第三節(jié)	1.基本算法和模型	1)詞性標(biāo)注(POS) 2)支持向量機SVM	3)線性回歸LR 4)命名實體識別NER(Named Entity Recognition)
第三節(jié)	2.案例分析	1)高斯混合模型HMM 2)GMM-HMM用于股票數(shù)據(jù)特征提取	3)Keras開工具的使用
第四節(jié)	1.基本算法和模型	1)詞性標(biāo)注算法 2)近義詞與相似詞算法 3)字符級嵌入算法	4)FastText算法 5)語境相似度算法
第四節(jié)	2.案例分析
第五節(jié)	1.基本算法和模型	1)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 2)長短記憶模型LSTM 3)門循環(huán)單元GRU	4)注意力機制 5)廣義Transformer模型 6)BERT模型 7)對抗網(wǎng)絡(luò)
第五節(jié)	2.案例分析	1)IMDB評論分析 2)文本分類	3)機器翻譯與機器備注
第六節(jié)	1.基本算法和模型	1)動態(tài)記憶網(wǎng)絡(luò)DMN 2)語義角色標(biāo)注SRL(Semantic Role Labeling) 3)詞袋模型CBOW(continuous bag-of-words)	4)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱馬爾科夫模型CNN-HMM 5)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
第六節(jié)	2.案例分析	1)采樣總結(jié) 2)問答系統(tǒng)	3)對話系統(tǒng)(Dialogue Systems)

為什么選擇艾威

經(jīng)驗豐富的講師團隊：艾威培訓(xùn)擁有經(jīng)驗豐富的講師團隊，他們不僅具有深厚的理論知識，還有豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗。

實戰(zhàn)案例豐富：課程包含大量實戰(zhàn)案例，幫助學(xué)員更好的理解和應(yīng)用理論知識。

個性化的教學(xué)：艾威培訓(xùn)提供個性化的教學(xué)服務(wù)，確保每個學(xué)員都能得到充分的指導(dǎo)和幫助。

在信息爆炸的時代，文本數(shù)據(jù)的處理變得越來越重要。掌握自然語言處理和文本分析的技能，無疑將大大提升您的職業(yè)競爭力！現(xiàn)在就報名參加我們的培訓(xùn)課程，開啟您的NLP學(xué)習(xí)之旅！

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