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人工智能与数据挖掘2017年最新炼数成金文本挖掘与自然语言处理附讲义 12周(分词 贝叶斯网 crf)
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+ [5 }& b) s! v8 ~3 M9 a第1课 自然语言处理与文本挖掘概述。强大的系统后面都有一个强大的语料库。形式语言，机器诗人是怎样炼成的？- K- a1 x5 n8 Y0 o" k
第2课 自动机及其应用，文稿自动校正，歧义消除
+ w/ N% s, g6 H `9 P# D第3课 语言模型，平滑方法。应用案例：语音识别，分词消岐
; N: H8 g) L( r" f6 n第4课 概率图模型，生成式模型与判别式模型，贝叶斯网，马尔科夫链，隐马尔科夫模型HMM，应用案例：语音识别与分词
+ \5 Z+ C5 d2 x7 s) ~, {# R# h第5课 马尔科夫网，最大熵模型，条件随机场CRF，实现HMM和CRF的软件。应用案例：使用最大熵消除歧义，使用CRF进行标注
( P3 c: v# F* Q第6课 汉语分词专题。世界上最难的语言名不虚传* y. s8 Q* D6 u! Q2 R1 t
第7课 命名实体识别，词性标注，从文本里挖出最重要的内容6 l" w% O% ^; n
第8课 句法分析，找出句子的重点* O- `5 `, _* L( S7 S* }
第9课 语义分析与篇章分析，让机器象语言学家那样思考
1 q* y& W$ d) E% f$ z第10课 文本分类，情感分析。应用案例：互联网自动门户，评论倾向性分析7 V# [4 J: e# }, a3 b
第11课 信息检索系统，搜索引擎原理，问答系统，应用案例：客服机器人是怎么造出来的？
* `% m c5 V/ y, U! m) r第12课 文本深度挖掘：自动文摘与信息抽取0 X7 v5 X, S) `' X
第13课 机器翻译与语音识别技术介绍。IBM Watson系统的认知智慧。* z+ Q5 @$ R6 R: y, G
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发表于 2022-6-11 09:42:01
