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UC Berkeley-2019-《深度學習與應用自然語言處理》實戰課程分享

課程介紹

    本課程將自然語言處理作為一套探索和推理文本資料的方法的使用,特別關註NLP的實際應用—以新的創造性方式使用Python中現有的NLP方法和庫(而不是探索它們背後的核心演算法)。

    學生將學會應用和擴展現有的NLP Python庫(包括scikit-learning、keras、gensim和spacy )來解決文本處理問題。主講內容包括text-driven的forecasting和prediction(涉及與文本分類或回歸相關的問題);實驗設計;文本的表示,包括源自語言結構的特征(如詞性、命名物體、語法和共指消解),以及單詞、句子和文件的低維表示的特征;處於聚類的目的探索文本相似性;信息提取(提取文本中提到的物體之間的關係);以及人機交互中涉及的NLP問題。本課程將集中討論解決這些問題的現代神經方法(包括CNN、RNN、LSTMs和Attention的結構),以及經典方法(邏輯/線性回歸、貝葉斯模型)。

    本課程主要面向一系列學科(包括信息、英語、社會學、公共政策、新聞、計算機科學、法律等)的學生。他們對文本資料科學感興趣,可以用Python編程,但可能沒有比較扎實的技術背景。

    文末附課程資料下載地址

課程主頁

     http://people.ischool.berkeley.edu/~dbamman/info256.html

課程大綱

課程資料下載地址

鏈接: https://pan.baidu.com/s/1OqVFDxRfxHcuPR-AQaizhw

提取碼: p7ey

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