NLP自然語言處理實戰(zhàn) 利用Python理解、分析和生成文本

  培訓講師：劉暉

講師背景：
劉暉老師通信行業(yè)特約培訓導師【專業(yè)資質(zhì)】?北大計算機、北郵通信雙學位?（原）中興通訊學院高級講師?大慶油田技術(shù)研究院高級內(nèi)訓講師?15年嵌入式硬件、軟件開發(fā)和系統(tǒng)架構(gòu)設計總監(jiān)?有8年多的“云大智物”開發(fā)及實施經(jīng)驗。曾供職于巨龍通信、大唐電信 詳細>>

劉暉
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NLP自然語言處理實戰(zhàn) 利用Python理解、分析和生成文本詳細內(nèi)容

NLP自然語言處理實戰(zhàn) 利用Python理解、分析和生成文本

【課程特色】

1.?? 課上采用案例式教學，通俗易懂，課下一對一輔導強化訓練，學與練交叉進行強化記憶，你所要做的就是認真聽，勤于問，樂于練。

2.?? 清晰的知識結(jié)構(gòu)，根據(jù)應用經(jīng)驗采用最優(yōu)化授課模式。

3.?? 內(nèi)容充沛、詳略得當，前后呼應。

4.?? 講師資歷豐富，具有豐富的實踐經(jīng)驗。

5.?? 知識講授+貼身案例+場景故事+互動討論+現(xiàn)場演練+落地跟蹤

【課程對象】相關人員

【課程時長】1天（6小時/天）

【課程大綱】

第一部分　處理文本的機器

第1章 NLP概述

1．1?自然語言與編程語言

1．2?神奇的魔法

1．3?實際應用

1．4?計算機“眼”中的語言

1．5?超空間簡述

1．6?詞序和語法

1．7?聊天機器人的自然語言流水線

1．8?深度處理

1．9?自然語言智商

第 2章 構(gòu)建自己的詞匯表——分詞

2．1?挑戰(zhàn)（詞干還原預覽）

2．2?利用分詞器構(gòu)建詞匯表

2．3?情感

2．3．1 VADER：一個基于規(guī)則的情感分析器

2．3．2?樸素貝葉斯

第3章 詞中的數(shù)學

3．1?詞袋

3．2?向量化

3．3?齊普夫定律

3．4?主題建模

第4章 詞頻背后的語義

4．1?從詞頻到主題得分

4．2?潛在語義分析

4．3?奇異值分解

4．4?主成分分析

4．5?潛在狄利克雷分布（LDiA）

4．6?距離和相似度

4．7?反饋及改進

4．8?主題向量的威力

第二部分 深度學習（神經(jīng)網(wǎng)絡）

第5章 神經(jīng)網(wǎng)絡初步（感知機與反向傳播）

第6章 詞向量推理（Word2vec）

6．1?語義查詢與類比

6．2?詞向量

第7章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）

7．1?語義理解

7．2?工具包

7．3?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

7．4?狹窄的窗口

7．4．1 Keras實現(xiàn)：準備數(shù)據(jù)

7．4．2?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)

7．4．3?池化

7．4．4 dropout?

7．4．5?輸出層

第8章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）

8．1?循環(huán)網(wǎng)絡的記憶功能

8．1．1?隨時間反向傳播算法

8．1．2?不同時刻的權(quán)重更新

8．1．3?利用Keras實現(xiàn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡

8．2?整合各個部分

8．3?自我學習

8．4?超參數(shù)

8．5?預測

第9章 改進記憶力：長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）

9．1?長短期記憶（LSTM）

9．1．1?隨時間反向傳播

9．1．2?模型的使用

9．1．3?臟數(shù)據(jù)

9．1．4?“未知”詞條的處理

9．1．5?字符級建模

9．1．6?生成聊天文字

9．1．7?進一步生成文本

9．1．8?文本生成的問題：內(nèi)容不受控

9．1．9?其他記憶機制

9．1．10?更深的網(wǎng)絡

第 10章 序列到序列建模和注意力機制

10．1?編碼-解碼架構(gòu)

10．1．1?解碼思想

10．1．2?似曾相識？

10．1．3?序列到序列對話

10．1．4?回顧LSTM?

10．2?組裝一個序列到序列的流水線

10．3?訓練序列到序列網(wǎng)絡

10．4?使用序列到序列網(wǎng)絡構(gòu)建一個聊天機器人

10．4．1?為訓練準備語料庫

10．4．2?建立字符字典

10．4．3?生成獨熱編碼訓練集

10．4．4?訓練序列到序列聊天機器人

10．4．5?組裝序列生成模型

10．4．6?預測輸出序列

10．4．7?生成回復

10．4．8?與聊天機器人交談

10．5?增強

10．6?實際應用

第三部分 進入現(xiàn)實世界（現(xiàn)實中的NLP挑戰(zhàn)）

第 11章 信息提?。麑嶓w識別與問答系統(tǒng)）

11．1?命名實體與關系

11．2?正則模式

11．3?值得提取的信息

11．4?提取人物關系（事物關系）

11．5?現(xiàn)實世界的信息提取

第 12章 開始聊天（對話引擎）

12．1?語言技能

12．2?模式匹配方法

12．2．1?基于AIML的模式匹配聊天機器人

12．2．2?模式匹配的網(wǎng)絡視圖

12．3?知識方法

12．4?檢索（搜索）方法

12．5?生成式方法

12．5．1?聊聊NLPIA?

12．5．2?每種方法的利弊

12．6?四輪驅(qū)動

12．7?設計過程

12．8?技巧

12．8．1?用帶有可預測答案的問題提問

12．8．2?要有趣

12．8．3?當其他所有方法都失敗時，搜索

12．8．4?變得受歡迎

12．8．5?成為連接器

12．8．6?變得有情感

12．9?現(xiàn)實世界

第 13章 可擴展性（優(yōu)化、并行化和批處理）

13．1?太多（數(shù)據(jù)）未必是好事

13．2?優(yōu)化NLP算法

13．3?常數(shù)級內(nèi)存算法

13．4?并行化NLP計算

13．5?減少模型訓練期間的內(nèi)存占用

13．6?使用TensorBoard了解模型



 

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