自然語言處理｜介紹
自然語言處理（NLP），簡單來說即是計算機接受用戶自然語言形式的輸入，并在內部通過人類所定義的算法進行加工、計算等系列操作，以模擬人類對自然語言的理解，并返回用戶所期望的結果 。因為計算機無法像人一樣處理文本 ， 需要有自己的處理方式 。正如機械解放人類的雙手一樣，自然語言處理的目的在于用計算機代替人工來處理大規模的自然語言信息 。它是人工智能、計算機科學、信息工程的交叉領域，涉及統計學、語言學等的知識 。
2018年是NLP研究的分水嶺，各種突破接連不斷 ， 隨著ULMFiT語言模型、ELMo詞向量還有最近大熱的谷歌BERT模型的發布，都讓自然語言處理實現了歷史性的突破，開啟了NLP新時代 。自然語言處理工程師、算法工程師、NLP專家這些崗位需求也隨之迅速增加，崗位薪資比同級別其他崗位薪資高出很多 。
自然語言處理的應用非常廣泛 ， 例如機器翻譯、情感分析、手寫體和印刷體字符識別、語音識別及文語轉換、信息檢索、信息抽取與過濾、文本分類與聚類、輿情分析和觀點挖掘等 。
如果你還不了解自然語言處理，如果你想提升自己的職業前景，那么趕緊補上這一課吧！
我們特別邀請了中國科學院電子學研究所通信與信息系統專業博士、中科院空天信息研究院周老師講授《自然語言處理應用實戰》，讓學員全面系統的掌握自然語言處理應用 ， 結合實操案例，深入淺出的幫助學員們快速提升NLP的應用技術和實操技能！

一、NLP基礎(1課時)
1.自然與自然語言研究
2.NLP概述
.什么是NLP
.NLP發展階段
.NLP研究內容
.NLP的困難
3.現代自然語言系統簡介
.NLP流程與開源框架
.哈工大NLP平臺及其演示環境
.Stanford NLP平臺及演示
.NLTK開發環境搭建實踐環境
4.NLP相關知識的構成
.基本術語
.知識結構
.NLP相關技術與應用
分詞技術
文本分類
詞性標注
信息抽取
句法分析
問答系統
語義角色標注
5.NLP的研究領域及應用
6.正則表達式在NLP的基本應用
7.NLP案例分析
二、實踐語料庫與數據集（1課時）
1.語料庫
2.語料庫的作用
3.語料分析
4.數據屬性類型
5.免費語料庫資源
6.NLP應用準備數據集
三、中文分詞技術（2.5課時）
1.中文分詞簡介
2.規則分詞
.正向最大匹配法
.逆向最大匹配法
.雙向最大匹配法
3.統計分詞
.語言模型
.HMM模型
.其他統計分詞算法
4.混合分詞
5.中文分詞工具——Jieba
1988年，22歲的康奈爾大學研究生羅伯特.莫里斯通過網絡發送了一種專為攻擊UNIX系統缺陷、名為“蠕蟲”的病毒，蠕蟲造成了6000個系統癱瘓，估計損失為200萬到6000萬美圓 。由于這只蠕蟲的誕生，在網上還專門成立了計算機應急小組 。
.Jieba的三種分詞模式
.實戰之高頻詞提取
四、詞性標注與命名實體識別（1課時）
1.詞性標注與命名實體識別
2.詞性標注
3.命名實體識別
4.詞性標注與命名實體識別實戰
五、關鍵詞提取算法（2課時）
1.關鍵詞提取技術概述
2.關鍵詞提取算法TF/IDF算法
3.TextRank算法
4.LSA/LSI/LDA算法
5.LSA/LSI算法
6.LDA算法
7.實戰提取文本關鍵詞
六、句法分析（2課時）
1.句法分析概述
2.句法分析的數據集與評測方法
3.句法分析的數據集
4.句法分析的評測方法
5.句法分析的常用方法
.基于PCFG的句法分析
.基于最大間隔馬爾可夫網絡的句法分析
.基于CRF的句法分析
.基于移進–歸約的句法分析模型
brabus是什么車？brabus什么車多少價位Brabus是一個改裝汽車品牌 。巴博斯一直在開發和制造高性能的超級跑車，并將梅賽德斯-奔馳品牌的車輛轉變為德國制造的時尚獨特的汽車 。
.使用Stanford Parser的PCFG算法進行句法分析
.Stanford Parser
6.基于PCFG的中文句法分析實戰
七、文本向量化 （2.5課時）
1.文本向量化概述
2.向量化算法word2vec
.神經網絡語言模型
.C&W模型
.CBOW模型和Skip-gram模型
3.向量化算法doc2vec/str2vec
4.案例：將網頁文本向量化
.詞向量的訓練
.段落向量的訓練
.利用word2vec和doc2vec計算網頁相似度
八、情感分析技術（2課時）
1.情感分析的應用
2.情感分析的基本方法
3.詞法分析
4.機器學習方法
5.混合分析
6.實戰電影評論情感分析
九、NLP中用到的機器學習算法（3課時）
1.簡介
2.機器學習訓練的要素
3.機器學習的組成部分
4.幾種常用的機器學習方法
.文本分類
.特征提取
.標注
.搜索與排序
.推薦系統
.序列學習
5.分類器方法
.樸素貝葉斯Naive Bayesian
.邏輯回歸
.支持向量機
.無監督學習的文本聚類
.文本分類實戰：中文垃圾郵件分類
十、基于深度學習的NLP算法（2課時）
1.深度學習概述
2.神經元模型
.激活函數
.感知機與多層網絡
.神經網絡模型
.多輸出層模型
.反向傳播算法
.最優化算法
.梯度下降
3.深度學習在NLP中的應用
十一、知識圖譜（1課時）
1.什么是知識圖譜
2.知識圖譜與人工智能
3.知識圖譜構建有學識的人工智能
4.知識圖譜與深度學習
5.如何構建行業知識圖譜
.知識圖譜構建關鍵技術
.知識圖譜構建難點
.知識圖譜與NLP
6.知識圖譜實戰案例分享
十二、課程總結

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