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自然語言處理（NLP）
【課程編號】：MKT004907
自然語言處理（NLP）
【課件下載】：點擊下載課程綱要Word版
【所屬類別】：研發(fā)管理培訓(xùn)
【時間安排】：2025年11月21日 到 2025年11月22日5900元/人
2024年12月06日 到 2024年12月07日5900元/人
2023年12月22日 到 2023年12月23日5900元/人
【授課城市】：北京
【課程說明】：如有需求,我們可以提供自然語言處理（NLP）相關(guān)內(nèi)訓(xùn)
【課程關(guān)鍵字】：北京NLP培訓(xùn),北京自然語言處理培訓(xùn)
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課程介紹
Python是數(shù)據(jù)分析最常用的語言之一，中文自然語言處理（簡稱NLP）是計算機科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。NLP是一門融語言學(xué)、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)、大數(shù)據(jù)以及人工智能等于一體的科學(xué)。本課程偏重實戰(zhàn)，不僅系統(tǒng)介紹了NLP涉及的知識點，同時也教會大家如何實際應(yīng)用與開發(fā)。
本次培訓(xùn)主要介紹NLP所需要了解的Python科學(xué)包、正則表達式以及檢索技術(shù)的知識。包括NLP相關(guān)的各個知識點：詞法分析技術(shù)、句法分析技術(shù)、常用的向量化方法，分析情感分析相關(guān)的概念、場景以及一般做情感分析的流程。介紹機器學(xué)習(xí)的一些基本概念，重點突出NLP常用的分類算法、聚類算法，同時還分享了幾個案例。每個部分都有對應(yīng)源數(shù)據(jù)和完整代碼，供實戰(zhàn)使用。
自然語言處理（NLP）屬于人工智能與計算機語言學(xué)的交叉領(lǐng)域，處理的是計算機與人類語言之間的交互問題。隨著人機交互需求的日益增長，計算機具備處理當(dāng)前主要自然語言的能力已經(jīng)成為了一個必然趨勢。
本培訓(xùn)適合通信、金融、保險、制造、醫(yī)藥、教育科研、市場調(diào)研、連鎖零售和電子商務(wù)等行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員，通過本課程的學(xué)習(xí)，將對NLP與數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中的概念有一個充分的了解，并能將這些知識應(yīng)用到日常工作中。
課程收益
1, 全面了解基于自然語言處理NLP和Python構(gòu)建機器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識。
2，學(xué)習(xí)NLP和Python構(gòu)建機器學(xué)習(xí)的核心技術(shù)方法以及應(yīng)用。
3，了解和使用NLP和Python構(gòu)建機器學(xué)習(xí)應(yīng)用系統(tǒng)。
培訓(xùn)對象
1，系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員。
2，牽涉到網(wǎng)絡(luò)采集、處理和規(guī)劃的負(fù)責(zé)人、設(shè)計人員。
3，政府機關(guān)，金融保險、移動等以互聯(lián)網(wǎng)信息為數(shù)據(jù)來源單位的負(fù)責(zé)人。
4，高校、科研院所牽涉到人工智能與機器學(xué)習(xí)的項目負(fù)責(zé)人。
課程大綱
第1講 自然語言處理系統(tǒng)
1 什么是NLP
2 NLP的發(fā)展歷程
3 NLP相關(guān)知識的構(gòu)成
4 語料庫
5 探討NLP的幾個層面
6 NLP與人工智能
第2講 Python和NLP技術(shù)解析
1 NLP前置技術(shù)解析
2 搭建 Python開發(fā)環(huán)境
3 正則表達式在NLP的基本應(yīng)用
4 Numpy使用詳解
第3講 中文分詞技術(shù)
1 中文分詞簡介
2 規(guī)則分詞
3 統(tǒng)計分詞
4 混合分詞
5 中文分詞工具
第4講 詞性標(biāo)注與命名實體識別
1 詞性標(biāo)注
2 詞性標(biāo)注實操
3 命名實體識別
4 命名實體識別實操
第5講 關(guān)鍵詞提取方法
1 關(guān)鍵詞提取技術(shù)概述
2 關(guān)鍵詞提取算法TF/DF算法
3 TextRank算法
4 LSA/LSI/LDA算法
5 實戰(zhàn)提取文本關(guān)鍵詞
第6講 句法分析技術(shù)
1 句法分析概述
2 句法分析的數(shù)據(jù)集與評測方法
3 句法分析的常用方法
4 使用 Stanford Parser進行句法分析
第7講 文本向量化
1 文本向量化概述
2 向量化算法word2vec
3 向量化算法doc2vec/str2vec
4 將網(wǎng)頁文本向量化應(yīng)用實例
第8講 情感分析
1 情感分析技術(shù)
2 情感分析的應(yīng)用
3 情感分析的基本方法
4 情感分析實戰(zhàn)-電影評論分析
第9講 NLP機器學(xué)習(xí)算法
1 機器學(xué)習(xí)簡介
2 常用的機器學(xué)習(xí)方法
3 分類器方法
4 無監(jiān)督學(xué)習(xí)的文本聚類
5 中文垃圾郵件分類實戰(zhàn)
6 豆瓣讀書數(shù)據(jù)聚類實戰(zhàn)
第10講 基于深度學(xué)習(xí)的NLP
1 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
2 詞嵌入算法
3 訓(xùn)練詞向量實踐
4 LSTM網(wǎng)絡(luò)和Seq2seq模型
5 seq2Seq問答機器人
楊老師
楊老師 主要研究網(wǎng)絡(luò)信息分析、機器學(xué)習(xí)以及大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，長期從事網(wǎng)絡(luò)信息處理、機器學(xué)習(xí)以及大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的研究開發(fā)工作，主持和參與了多個國家和省部級基金項目，具有豐富的工程實踐及軟件研發(fā)經(jīng)驗。