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課程介紹

Python是數(shù)據(jù)分析最常用的語言之一，中文自然語言處理（簡稱NLP）是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。NLP是一門融語言學、機器學習、統(tǒng)計學、大數(shù)據(jù)以及人工智能等于一體的科學。本課程偏重實戰(zhàn)，不僅系統(tǒng)介紹了NLP涉及的知識點，同時也教會大家如何實際應用與開發(fā)。

本次培訓主要介紹NLP所需要了解的Python科學包、正則表達式以及檢索技術的知識。包括NLP相關的各個知識點：詞法分析技術、句法分析技術、常用的向量化方法，分析情感分析相關的概念、場景以及一般做情感分析的流程。介紹機器學習的一些基本概念，重點突出NLP常用的分類算法、聚類算法，同時還分享了幾個案例。每個部分都有對應源數(shù)據(jù)和完整代碼，供實戰(zhàn)使用。

自然語言處理（NLP）屬于人工智能與計算機語言學的交叉領域，處理的是計算機與人類語言之間的交互問題。隨著人機交互需求的日益增長，計算機具備處理當前主要自然語言的能力已經(jīng)成為了一個必然趨勢。

本培訓適合通信、金融、保險、制造、醫(yī)藥、教育科研、市場調(diào)研、連鎖零售和電子商務等行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員，通過本課程的學習，將對NLP與數(shù)據(jù)科學領域中的概念有一個充分的了解，并能將這些知識應用到日常工作中。

課程收益

1, 全面了解基于自然語言處理NLP和Python構建機器學習的相關知識。

2，學習NLP和Python構建機器學習的核心技術方法以及應用。

3，了解和使用NLP和Python構建機器學習應用系統(tǒng)。

培訓對象

1，系統(tǒng)架構師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員。

2，牽涉到網(wǎng)絡采集、處理和規(guī)劃的負責人、設計人員。

3，政府機關，金融保險、移動等以互聯(lián)網(wǎng)信息為數(shù)據(jù)來源單位的負責人。

4，高校、科研院所牽涉到人工智能與機器學習的項目負責人。

課程大綱

第1講 自然語言處理系統(tǒng)

1 什么是NLP

2 NLP的發(fā)展歷程

3 NLP相關知識的構成

4 語料庫

5 探討NLP的幾個層面

6 NLP與人工智能

第2講 Python和NLP技術解析

1 NLP前置技術解析

2 搭建 Python開發(fā)環(huán)境

3 正則表達式在NLP的基本應用

4 Numpy使用詳解

第3講 中文分詞技術

1 中文分詞簡介

2 規(guī)則分詞

3 統(tǒng)計分詞

4 混合分詞

5 中文分詞工具

第4講 詞性標注與命名實體識別

1 詞性標注

2 詞性標注實操

3 命名實體識別

4 命名實體識別實操

第5講 關鍵詞提取方法

1 關鍵詞提取技術概述

2 關鍵詞提取算法TF/DF算法

3 TextRank算法

4 LSA/LSI/LDA算法

5 實戰(zhàn)提取文本關鍵詞

第6講 句法分析技術

1 句法分析概述

2 句法分析的數(shù)據(jù)集與評測方法

3 句法分析的常用方法

4 使用 Stanford Parser進行句法分析

第7講 文本向量化

1 文本向量化概述

2 向量化算法word2vec

3 向量化算法doc2vec/str2vec

4 將網(wǎng)頁文本向量化應用實例

第8講 情感分析

1 情感分析技術

2 情感分析的應用

3 情感分析的基本方法

4 情感分析實戰(zhàn)-電影評論分析

第9講 NLP機器學習算法

1 機器學習簡介

2 常用的機器學習方法

3 分類器方法

4 無監(jiān)督學習的文本聚類

5 中文垃圾郵件分類實戰(zhàn)

6 豆瓣讀書數(shù)據(jù)聚類實戰(zhàn)

第10講 基于深度學習的NLP

1 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡概述

2 詞嵌入算法

3 訓練詞向量實踐

4 LSTM網(wǎng)絡和Seq2seq模型

5 seq2Seq問答機器人

楊老師

楊老師 主要研究網(wǎng)絡信息分析、機器學習以及大數(shù)據(jù)相關技術，長期從事網(wǎng)絡信息處理、機器學習以及大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的研究開發(fā)工作，主持和參與了多個國家和省部級基金項目，具有豐富的工程實踐及軟件研發(fā)經(jīng)驗。

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