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课程大纲
NLP 方法简介
- 单词和句子分词
- 文本分类
- 情感分析
- 拼写更正
- 资讯提取
- 解析
- 含义提取
- 问答
NLP 理论概述
- 概率
- 统计学
- 机器学习
- N-gram 语言建模
- 朴素贝叶斯
- Maxent 分类器
- 序列模型 （Hidden Markov Models）
- 概率依赖性
- 成分解析
- 向量空间意义模型
要求
不需要 NLP 背景。
要求：熟悉任何程式设计语言（Java、Python、PHP、VBA 等）。
预期成绩：合理的数学技能（A-level 标准），尤其是在概率、统计和微积分方面。
有益的：熟悉正则表达式。
21 小时
