自然语言处理应用与实战
本课程是关于人工智能技术中自然语言处理的系列课程。详细介绍了自然语言处理的基本概念、基础技、核心技术和预训练模型等内容进行讲解，理论联系实际，采用大量丰富案例，力求深入浅出，帮助大家快速理解自然语言处理的基本原理和关键技术。
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门课程
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人学习
课程总时长
自然语言处理的基础技术和核心技术，首先介绍NLP相关概念和基本技能，其次介绍了基于机器学习的算法实现NLP的核心任务，如基于Baye的算法的中午文本分类，新闻文基于N-Gram模型的文本预测等。
详细介绍自然语言处理的核心技术。首先介绍文本向量的分布式表示方法，然后介绍了深度学习框架Pytorch的基本使用，最后介绍了基于深度学习算法实现文本分类算法。
首先介绍NLP中的序列标注任务，然后介绍基于预训练模型实现NLP的核心任务。基于Transformer的文本分类，基于BERT的相似度计算、基于ALBERT的命名实体识别，基于ERNIE的情感分析等。
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