一文走遍完整NLP自然语言处理流程

NLP进阶之路上,你是否也遇到过这些疑问?

想在NLP进阶之路上有所成长,推荐你贪心学院的《高阶NLP集训营》。

实战6大NLP项目

1.从零搭建一个完整的问答系统。

2.基于给定数据,搭建完整的情感分析系统。

3.利用非结构化数据搭建知识图谱。

5.基于给定数据,搭建一个完整的情感分析系统。

6.搭建一个完整的聊天机器人,用来服务搜索餐厅。

《NLP高阶训练营》

添加课程顾问小姐姐,备注【NLP】

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01课程大纲

02部分项目作业

课程设计紧密围绕学术界最新进展以及工业界的需求,涵盖了所有核心知识点,并且结合了大量实战项目,培养学员的动手能力,解决问题能力。

问答系统

从零开始搭建一个完整的问答系统。给定一个语料库(问题和答案对),对于用户的输入需要返回最适合的答案。涉及到的模块:

1.对于用户的输入需要做拼写纠错,这部分会用到语言模型

2.之后对输入做文本的预处理,过滤等操作。

4.针对于语料库,为了提升效率需要创建倒排表。

5.基于相似度的计算来获得最优的答案。

情感分析系统

基于给定数据,来搭建一个完整的情感分析系统。项目涉及到的模块:

1.数据的预处理

2.特征工程,这部分是本项目的核心。

3.监督学习模型的选择与调参。调参的过程需要尝试不同的优化策略。

知识图谱系统

利用非结构化数据来搭建知识图谱。项目涉及到的模块:

1.从非结构化数据中抽取实体,以及词典库的构建

2.关系的抽取(指定的关系)

3.实体统一以及实体消歧。

4.知识图谱的构建以及查询

对话系统中的NLU

基于给定的对话数据来构建NLU识别部分,并结果用于聊天机器人中。项目涉及到的模块:

1.文本特征的提取

2.搭建CRF模型来识别关键词

3.搭建LSTM-CRF模型来识别关键词。

机器翻译系统

任务导向型聊天机器人

搭建一个完整的聊天机器人,用来服务搜索餐厅。项目涉及到的模块:

1.文本预处理

2.意图识别和关键信息抽取

3.对于每一个意图设计对话管理状态机

4.设计上下文处理的方法

5.对话生成模块

6.处理一些常见的boundarycase。

03直播授课,现场推导演示

区别于劣质的PPT讲解,导师全程现场推导,让你在学习中有清晰的思路,深刻的理解算法模型背后推导的每个细节。更重要的是可以清晰地看到各种模型之间的关系!帮助你打通六脉!

▲源自:CRF与Log-Linear模型讲解

▲源自:ConvexOptimization讲解

▲源自:ConvergenceAnalysis讲解

不管你在学习过程中遇到多少阻碍,你都可以通过以下4种方式解决:

1、直接在线问导师;

3、学习社群中全职助教,随时提问答疑

4、共同的问题在ReviewSession里面做讲解

注:每次答疑,班主任都会进行记录,以便学员实时查阅。

04每周课程安排

采用直播的授课方式,一周4-5次的直播教学,包括2次的mainlectures,1-2次的discussionsession(讲解某一个实战、必备基础、案例或者技术上的延伸),1次的paperreadingsession(每周会assign一篇必备论文,并且直播解读)。教学模式上也参考了美国顶级院校的教学体系。以下为其中一周的课程安排,供参考。

05你的必备挑战

这种满满的成就感,让大家一篇接一篇写了下去!

个个都立刻变身成了知乎大牛~

2.Project项目&日常作业

06课程研发团队

▲部分课程研发导师简介

这两天群里更是捷报连连。我们前三期项目的已经有多名学员被一线AI企业录取,还有通过二面、三面等待着offer。相信未来几周我们将会受到更多的好消息!

随便截了几个学员反馈。

我确定了我们的魔鬼训练营没有误人子弟,我们的课程真的帮助到大家实质的技能提升或帮助大家拿到offer。

这次我们迎来了第八期NLP的招生,千万不要觉得这是一个对标其他线上课程的普通的训练营。由于内容的专业性以及深度,在过去吸引了大量的全球顶级名府的学员,这里不乏来自斯坦福、UCSD、USC、哥大、HKUST、爱丁堡等世界名府的学生;在这里,你不仅可以享受到通往顶尖人才的快乐、也可以结识志同道合的AI从业者以及未来的科学家。

THE END
1.一文了解什么是NLP(自然语言处理)图解自然语言处理是如何工作的自然语言处理(NLP)是一种专业分析人类语言的人工智能。(下文皆简称为“NLP”),它的工作原理: 接收自然语言,这种语言是通过人类的自然使用演变而来的,我们每天都用它来交流 转译自然语言,通常是通过基于概率的算法 分析自然语言并输出结果 简而言之,这就是一个创建算法的过程。 https://blog.csdn.net/footless_bird/article/details/143424154
2.重磅!!“NLP系列教程01”之自然语言处理概要自然语言理解的终极目标就是实现AI-Complete[1],它的意思就是能够完全理解和语言代表符号的含义。但是不管以什么标准进行衡量这都是很难达到的,即使拥有最强大脑的人类也很难能达到这一点。 当前自然语言处理的基本流程图如下所示,自然语言理解主要分析的两块分别是句法分析和语义理解。 https://cloud.tencent.com/developer/article/1483235
3.人工智能算法小白入门系列上图(图1)充分展示了自然语言处理工程化中的各个流程模块,依次包括:1. 业务场景分析2. 数据获取 3.数据预处理 4. 特征工程 建模与训练 6. 模型评估 7. 模型部署与管理 8.模型性能与监控等。文章将从这几个维度依次展开解析。 三、细节描述 1、业务场景分析 https://blog.itpub.net/70001864/viewspace-2781679/
4.自然语言处理入门学习<一>本教程英文处理使用的是NLTK这个Python库,中文处理使用的是jieba这个Python库,主要是看July7月学习NLP视频学习而来,如有侵权,立即删除。Natural Language Processing(NLP)自然语言处理主要是处理以及理解自然语言的计算过程。整个自然语言处理的大致流程入下图所示:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24219196
5.「自然语言处理(NLP)」入门系列(一)初识NLP自然语言处理流程图 1、语音或文本的输入和初始处理过程,并将其分解成小块进行处理。对于语音来说,这一步叫做语音分析,它包括把语音分解成单个的声音,叫做音素。对于文本输入,这包括光学字符识别(OCR)和标记化。OCR是用来识别文本中的单个字符的,如果它是作为图像而不是字符组成的单词输入的。标记化https://www.jianshu.com/p/f32417329fdf
6.NLP自然语言处理完整流程自然语言处理 完整流程 第一步:获取语料 1、已有语料 2、网上下载、抓取语料 第二步:语料预处理 1、语料清洗 2、分词 3、词性标注 4、去停用词 三、特征工程 1、词袋模型(BoW) 2、词向量 第四步:特征选择 第五步:模型训练 1、模型 2、注意事项 (1)过拟合 (2)欠拟合 (3)对于神经网络,注意梯度消失和https://www.pianshen.com/article/15001392201/
7.自然语言处理示意图自然语言处理基本方法自然语言处理 示意图 自然语言处理基本方法 基本的分词方法包括最大匹配法、最大概率法(最短加权路径法)、最少分词法、基于HMM的分词法、基于互现信息的分词方法、基于字符标注的方法和基于实例的汉语分词方法等。 1.最大匹配法 最大匹配法需要一个词表,分词的过程中用文本的候选词去跟词表中的词匹配,如果匹配https://blog.51cto.com/u_16099320/10554504
8.自然语言处理模型流程包含六个步骤自然语言处理(NLP)模型的一般处理流程可以归纳为以下六个步骤: 一、数据收集与预处理 数据收集:从各种来源收集大规模的文本数据,这些数据将用于训练和优化NLP模型。 预处理:对收集到的文本数据进行清洗和整理,包括去除无关字符、纠正拼写错误、统一格式等。 https://www.ai-indeed.com/encyclopedia/10660.html
9.自然语言处理的流程特征提取是自然语言处理中的另一个关键环节。在这一阶段,研究人员利用各种技术从预处理后的文本中提取有意义的特征。这些特征可能包括词频统计、n-gram特征、TF-IDF值等。此外,深度学习模型如词嵌入技术也可以自动学习文本中的语义特征。最后,模型训练和评估是自然语言处理流程的核心部分。在这一阶段,https://zhidao.baidu.com/question/1778446270156155020.html