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培訓(xùn)收益

課程中通過細致講解，使學員掌握該技術(shù)的本質(zhì)。具體收益包括：

1.掌握NLP基礎(chǔ)；

2.關(guān)鍵詞提取與文本分類方法

3.文本向量化與句法分析方法

4.NLP與深度學習技術(shù)的相應(yīng)算法；

5.理解并掌握Tensorflow框架。

培訓(xùn)特色

本次培訓(xùn)從實戰(zhàn)的角度對自然語言處理（NLP）進行了全面的剖析，并結(jié)合實際案例分析和探討NLP的應(yīng)用場景，給NLP相關(guān)從業(yè)人員以指導(dǎo)和啟迪。

課程大綱

第一天上午 NLP入門與基礎(chǔ)介紹（一）

1.NLP的基本概念

2.NLP的發(fā)展歷程

3.NLP主要研究方向

1)句法語義分析

2)信息抽取

3)文本挖掘

4)機器翻譯

5)信息檢索

6)問答系統(tǒng)

7)對話系統(tǒng)

第一天下午 NLP入門與基礎(chǔ)介紹（二）

4.NLP的基礎(chǔ)

1)分詞

?正向最大匹配算法

?逆向最大匹配算法

?雙向最大匹配算法

?基于N-gram語言模型的分詞

?基于HMM的分詞方法

?基于CRF的分詞法法

2)文本基本處理

?文本提取

?正在表達式

?本文統(tǒng)計

3)詞性標注

?基于最大熵的詞性標注

?基于統(tǒng)計最大概率輸出詞性

?基于HMM詞性標注

?基于CRF的詞性標注

4)命名實體識別

?基于CRF的命名實體識別

5.案例

1)在線中文分詞系統(tǒng)實戰(zhàn)

2)命名實體識別接口開發(fā)

3)基于詞性標注的關(guān)鍵詞提取

第二天上午 關(guān)鍵詞提取與文本分類（一）

1.關(guān)鍵詞提取概述

2.關(guān)鍵詞提取算法

1)TF-IDF

2)LSA/LSI算法

3)PLSA算法

4)LDA算法

第二天下午 關(guān)鍵詞提取與文本分類（二）

3.文本分類算法

1)樸素貝葉斯

2)線性分類器

3)支持向量機

4)Bagging模型

5)Boosting模型

6)淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4.案例

1)新聞主題提取

2)新聞分類實戰(zhàn)

第三天上午 文本向量化與句法分析（一）

1.文本向量化概述

2.文本向量化常用算法

1)詞袋算法

2)HashTF算法

3)Word2Vec算法

4)Glove算法

第三天下午 文本向量化與句法分析（二）

3.句法分析概述

4.句法分析常用算法

1)PCFG算法

2)條件隨機場算法

5.案例

1)文本情感分析的開發(fā)示例

2)基于依存句法分詞的問句相似度計算

第四天上午 NLP與深度學習（一）

1.深度學習概述

1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2)損失函數(shù)

3)梯度下降

2.深度學習常用算法

1)CNN

2)RNN

3)GRU

4)LSTM

第四天下午 NLP與深度學習（二）

3.Tensorflow框架學習

1)Tensorflow簡介

2)Tensorflow安裝

3)Tensorflow基礎(chǔ)使用

?圖(graphs)

?會話(session)

?張量(tensor)

?變量(Variable)

4)Tensorflow線性回歸以及分類的簡單使用

5)Tensorflow中各種優(yōu)化器的介紹

4.案例

1)基于CNN的文本分類

2)基于RNN的歌詞生成

3)基于LSTM的機器翻譯

4)基于Seq2Seq的問答系統(tǒng)

第五天 業(yè)內(nèi)經(jīng)驗交流

楊老師

楊老師 國內(nèi)重點大學計算機與信息技術(shù)學院副教授，北京理工大學計算機學院博士，主要研究方向：自然語文處理、NLP中文信息處理、計算機視覺、機器學習等，在研究領(lǐng)域發(fā)表SCI、核心期刊論文30余篇。是XX科技公司的創(chuàng)始人，主要研究方向：自然語文處理、NLP中文信息處理、計算機視覺、具有豐富的教學和實踐經(jīng)驗，授課過程中理論與實踐相結(jié)合，氣氛活躍，深受廣大學員喜愛。

楊老師 計算機博士，目前就職于中科院某研究所，長期從事深度學習與機器學習研究工作，在NLP與CV領(lǐng)域有很深造詣，主持多項科技專項，并帶領(lǐng)團隊深入一線研發(fā)并落地，XXX視頻監(jiān)控與分析系統(tǒng)、XXX輿情監(jiān)控系統(tǒng)、XXX智能對話系統(tǒng)及 XXX森林防火無人機跟拍系統(tǒng)等。申請發(fā)明專利2項、部級科技進步二等獎一次，在SIGIR、CIKM及AAAI的國際會議發(fā)表多篇文章。

趙老師 計算機博士，目前主要研究方向包括電子推薦、智能決策和大數(shù)據(jù)分析等。主持國家自然科學基金2項、中國博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多項企業(yè)合作課題等項目。已在《管理科學學報》、《系統(tǒng)工程學報》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management，Information Systems Frontiers等國內(nèi)外刊物和學術(shù)會議發(fā)表論文90多篇，其中被SCI、EI收錄40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客戶智能》、《商務(wù)智能（第四版）》、《商務(wù)智能 數(shù)據(jù)分析的管理視角（第三版）》、《數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵱冒咐返榷嗖俊?/p>

鄒老師 中國科學院副研究員，碩博期間主持研發(fā)大型行業(yè)建模軟件，代碼量100萬行(從底層開發(fā)是考慮后期維護和產(chǎn)權(quán))。負責軟件所有內(nèi)容：市場分析、算法選擇與定制、代碼實現(xiàn)；已在全國20多家科研或生產(chǎn)單位使用。成立中國科學院鄒博人工智能研究中心（杭州站），在翔創(chuàng)、天識、睿客邦等公司擔任技術(shù)顧問，研究方向機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、計算幾何，應(yīng)用于大型氣象設(shè)備的圖像與文本挖掘、股票交易與預(yù)測、量子化學醫(yī)藥路徑尋優(yōu)、傳統(tǒng)農(nóng)資產(chǎn)品價格預(yù)測和決策等領(lǐng)域。2017年主持科研項目榮獲國土資源科學技術(shù)一等獎。

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