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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會。

自然語言處理（NLP）培訓(xùn)大綱

NLP基礎(chǔ)知識概覽
1.NLP的基礎(chǔ)概念
2.NLP的發(fā)展歷程
3.NLP主要研究方向
1）句法語義分析
2)信息抽取
3)文本挖掘
4)機(jī)器翻譯
5)信息檢索
6)問答系統(tǒng)
7)對話系統(tǒng)
NLP基本算法和實(shí)踐 1.NLP的基礎(chǔ)
1)分詞
正向大匹配算法
逆向大匹配算法
雙向大匹配算法
基于N-gram語言模型的分詞
基于HMM的分詞方法
基于CRF的分詞方法
2)文本基本處理
文本提取
正在表達(dá)式
本文統(tǒng)計
3)詞性標(biāo)注
基于大熵的詞性標(biāo)注
基于統(tǒng)計大概率輸出詞性
基于HMM詞性標(biāo)注
基CRF的詞性標(biāo)注
4）命名實(shí)體識別
基于CRF的命名實(shí)體識別
2.案例
1)在線中文分回系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)
2)命名實(shí)體識別接口1開發(fā)
3)基于詞性標(biāo)注的關(guān)鍵詞提取
關(guān)鍵詞提取
1.關(guān)鍵詞提取概述
2.關(guān)鍵詞提取算法
1)FT-IDF
2)LSA/LSI算法
3)PLSA算法
4)LDA算法
文本分類
1.文本分類算法
1)樸素貝葉斯
2)線性分類器
3)支持向量機(jī)
4)Bagging模型
5)Boosting模型
6)淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.案例
1)新聞主題提取
2)新聞分類實(shí)戰(zhàn)
文本向量化
1.文本向量化概述
2.文本向量化常用算法
1)詞袋算法
2)HashTF算法
3)Word2Vec算法
4)Glove算法
句法分析 1.句法分析概述
2 .句法分析常用算法
1)PCFG算法
2)條件隨機(jī)場算法
3.案例
1)文本情感分析的開發(fā)示例
2)基于依存句法分詞的問句相似度計算
NLP與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合 1.深度學(xué)習(xí)概述
1)神經(jīng)網(wǎng)終
2)損失函數(shù)
3)梯度下降
2.深度學(xué)習(xí)常用算法
1)CNN
2)RNN
3)GRU
4)LSTM
NLP與深度學(xué)習(xí)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)案例
1.Tensorflow框架學(xué)習(xí)
1)Tensorflow簡介
2)Tensorflow安裝
3)Tensorflow基礎(chǔ)使用
圖(graphs)
會話(session)
張量(tensor)
變量(Variable)
4)Tensorflow線性回歸以及分類的簡單使用
5)Tensorflow中各種優(yōu)化器的介紹
2.案例
1)基于CNN的文本分類
2)基于RNN的歌詞生成
3)基于LSTM的機(jī)器翻譯
4)基于Seq2seq的問答系統(tǒng)