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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:
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
课程大纲-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)
第1章命名实体识别概述(27分钟5节)
第2章基于经典方法CRF的地名实体提取项目实践(22分钟8节)
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