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人人都是NLP应用专家 ¥19.9

专栏简介

随着数据科学的发展,越来越多的问题被攻克,尤其是随着AlphaGO的横空出世,之后就是井喷一般的人工智能应用四面开花。除了“观赏效果”非常好的AlphaGO这类“策略型”机器人以外,人工智能能够在实际应用中发挥特长的地方还是非常多的。比如以人脸识别为代表的CV(Computer Vision)应用,比如以苹果Siri为代表的ASR(Automatic Speech Recognition)和TTS(Text To Speech)应用等。还有一类也是备受瞩目,并且在很多领域仍然有大量空白需要我们探索的应用,那就是NLP。本栏目将以直白的方式讲解现时NLP流行的技术以及发展趋势,帮助小白踏入看似高深的NLP领域。

专栏大纲

人人都是NLP专家
开篇词:人人都是NLP专家
1 语言与文字
1.1拉丁文、中文、日文等的区别
1.2分词技术与算法
1.2.1最大正向匹配法
1.2.2最大反向匹配法(合入1.2.1)
1.2.3HMM算法
1.2.4最大熵算法

2 文档归类很简单
2.1 TF-IDF
2.2 朴素贝叶斯算法
2.2.1 算法原理
2.2.2 应用示例
2.3 逻辑回归算法
2.3.1 算法原理
2.3.2 应用示例

3 深度学习是什么
3.1 神经元与矩阵乘法
3.2 激励函数
3.3 神经网络的训练
3.4 神经网络的预测
3.5 神经网络为什么这么强

4 字词向量化应用
4.1 Word2Vec技术
4.2 Char2Vec技术
4.3 Doc2Vec技术

5 文档分类
5.1 FastText
5.2 TextCNN
5.2.1 模型结构
5.2.2 应用示例

6 命名实体识别应用
6.1 LSTM和Bi-LSTM
6.2 标注与训练
6.3 自动填单系统小试

7 知识图谱简易应用
7.1 关系挖掘
7.1.1 基于规则
7.1.2 基于机器学习
7.2 关系保存
7.3 基于深度学习的关系挖掘
7.4 应用场景简介

8 语言模型简介
8.1 Transformer
8.2 ELMo
8.3 BERT

专栏目录

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现任金山办公软件人工智能组高级AI研发工程师。多年从事机器学习,特别是NLP自然语言处理算法的研究及开发工作。拥有丰富的软件开发经验,以及丰富的人工智能算法训练平台开发经验。

注册时间:2019-11-14

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