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课程大纲
Natural Language Processing (NLP) 简介
- NLP 及其应用概述
- 关键元件:语法、语义和语用学
- NLU 在 NLP 中的作用
了解 NLU 概念
- 自然语言理解的定义和范围
- NLU 和 NLP 之间的区别
- NLU 中使用的基本演算法
基本 NLU 技术
- 分词和句子分割
- 命名实体识别 (NER)
- 情感分析和文本分类
NLU 中的语言建模
- 统计和神经语言模型简介
- 探索单词嵌入和上下文感知模型
- 语言模型在 NLU 任务中的应用
NLU 中的挑战
- 自然语言中的歧义
- 上下文理解和消除歧义
- 处理低资源语言
NLU 的应用
- 聊天机器人和虚拟助手中的 NLU
- 从非结构化文本中提取资讯
- 各行业案例研究
NLU 的未来趋势
- NLU 深度学习的进步
- 情境理解中的新兴技术
- 人机交互的未来
总结和后续步骤
要求
- 程式设计基础知识 (Python)
- 对 AI 和语言技术感兴趣
观众
- AI 初学者
- 数据科学学生
- 技术爱好者
14 小时