老钱《自然语言处理》实战训练营-命名实体提取项目实践(附源码)

学习命名实体提取方式;熟悉命名实体提取算法;学习CRF,深度学习等方法;

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中级13课时2019/08/10更新

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Jack Qian
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  • 课程介绍
  • 课程大纲

适合人群:

具备自然语言处理的基础;例如分词;熟悉Python;熟悉基本的深度学习框架Keras

你将会学到:

学习命名实体提取方式;熟悉命名实体提取算法;学习CRF,深度学习等方法;

课程简介:

  《老钱------AI实战训练营的系列课程》= 多个案例学习《命名实体提取》

       

     文本情感分析一直是NLP领域的热门应用,常用在舆情分析,文章分类,智能客服等多个场景。本课程以案例驱动出发。结合多个项目实战案例,协助学习者迅速学习命名实体提取项目。多面覆盖经典的场景,如地名提取,病例命名实体提取,覆盖多种算法,如CRF等


  课程特色   

          1.案例驱动:专题技术,完整案例;

          2.源码操作:内含完整程序源码和数据集;

          3.实战指引:覆盖《命名实体提取》四大过程模型;

          4.系统学习:一套完整的《命名实体提取》建设方法论,迅速学习命名实体提取的开发过程。

          

     适合人群


         1. 想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师、NLP产品经理,想要转型NLP的IT老兵。

         2.具备Python基础,熟悉机器学习的基础理论

         3.具备自然语言处理的基础知识

  

   部分课件展示:


    

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    具体课程大纲如下:

       

                1.命名实体概述  

                  1.命名实体的定义与典型应用场景,为什么要学命名实体

                  2.命名实体的难点

                  3.命名实体的意义

                  4.命名实体技术实现的一般流程

                  5.命名实体都要抽取哪些内容,人名、地名等

                  6.命名实体使用的技术有哪些

                     1.基于规则的方法的优点缺点

                     2.基于模型的方法的优点缺点

                        1.CRF

                        2.HMM

                        3.深度学习方法:BILSTM

                

                2.基于经典方法CRF的命名实体项目实践-搜狗新闻地名提取

                  1.项目背景分析

                  2.CRF介绍

                  3.CRF++0.58算法安装

                  4.初始语料库获取-人民日报语料库获取

                  5.地名标注体系介绍

                  6.CRF地名特征模板介绍

                  7.CRF地名特征模板编写

                  8.CRF模型训练过程介绍

                  9.CRF模型训练

                  10.项目总结



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