机器学习与自然语言处理算法实战课程介绍:
随着自然语言处理技术无处不在,成为很多项目的核心竞争力。被广泛用在语音识别,语音合成,自动分词,句法分析,语法纠错,关键词提取,文本分类/聚类,文本自动摘要,信息检索(ES,Solr),信息抽取,网络爬虫,知识图谱,机器翻译,人机对话,机器写作,情感分析,文字识别,问答系统,推荐系统,高考机器人等项目中。本教程从基础的NLP技术介绍开始,使用了现在流行的Stanford NLP(斯坦福NLP),Jieba,Gensim开发工具,首先介绍了NLP技术的一些基础,如词性标注,分词,实体识别等,并且对一些软件包无法实现的功能,如分词分错了提供了工程的解决方案。然后介绍了机器学习算法和NLP技术结合使用,实现文本处理。本课程更加注重代码实践。
课程大纲:
课程目录:
0000-决胜AI之机器学习与自然语言处理算法实战课程 ├─ 1.10、09.加载自定义字典.mp4 ├─ 1.11、10.代码和案例:新闻文本的分词1.mp4 ├─ 1.12、10.代码和案例:新闻文本的分词2.mp4 ├─ 1.13、11.TFIDF算法原理.mp4 ├─ 1.14、12.提取任意文本关键词,过滤文本噪音.mp4 ├─ 1.15、13.词性标注和实体识别的算法原理和应用场景.mp4 ├─ 1.16、14.代码和案例:新闻中人名、地名、机构名自动识别与词性标记.mp4 ├─ 1.17、15.Gensim介绍,下载,安装及在Wing Ide中使用.mp4 ├─ 1.18、16.Gensim 基本的概念:语料、向量、模型.mp4 ├─ 1.19、17.LSI算法背景,原理和应用.mp4 ├─ 1.1、01.NLP入门及概况.mp4 ├─ 1.20、18.案例:基于LSI模型的文本相似度计算.mp4 ├─ 1.21、19.LDA算法背景,原理和应用.mp4 ├─ 1.22、20.案例:基于LDA模型的文本相似度计算.mp4 ├─ 1.2、02.NLP国内外最新发展动态.mp4 ├─ 1.3、03.NLP如何实现人机对话,机器翻译,机器写作,情感分类,观点挖掘.mp4 ├─ 1.4、04.PYTHON环境搭建之Anaconda安装.mp4 ├─ 1.5、05.PYTHON集成开发工具之Wing Ide安装.mp4 ├─ 1.6、06.PYTHON包的导入和使用文件的读写操作.mp4 ├─ 1.7、07.jieba介绍,安装及在Wing Ide使用.mp4 ├─ 1.8、08.jieba分词词性标注及Tokenize1.mp4 └─ 1.9、08.jieba分词词性标注及Tokenize2.mp4
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