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課程介紹

Python是數據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、統計學、大數據以及人工智能等于一體的科學。本課程偏重實戰，不僅系統介紹了NLP涉及的知識點，同時也教會大家如何實際應用與開發。

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據和完整代碼，供實戰使用。

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成為了一個必然趨勢。

本培訓適合通信、金融、保險、制造、醫藥、教育科研、市場調研、連鎖零售和電子商務等行業的數據分析人員，通過本課程的學習，將對NLP與數據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。

培訓對象

1，系統架構師、系統分析師、高級程序員、資深開發人員。

2，牽涉到網絡采集、處理和規劃的負責人、設計人員。

3，政府機關，金融保險、移動等以互聯網信息為數據來源單位的負責人。

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

1 什么是NLP

2 NLP的發展歷程

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開發環境

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 規則分詞

3 統計分詞

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 句法分析的數據集與評測方法

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-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 無監督學習的文本聚類

5 中文垃圾郵件分類實戰

6 豆瓣讀書數據聚類實戰

第10講 基于深度學習的NLP

1 深度學習和神經網絡概述

2 詞嵌入算法

3 訓練詞向量實踐

4 LSTM網絡和Seq2seq模型

5 seq2Seq問答機器人

楊老師

楊老師 主要研究網絡信息分析、機器學習以及大數據相關技術，長期從事網絡信息處理、機器學習以及大數據分析系統的研究開發工作，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經驗。

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