自然语言处理实战
¥5980
体系课

自然语言处理实战

  • 自然语言处理(NLP)

深度剖析自然语言处理,实战演练文本分类、情感分析与问答系统

¥5980
本课程包括
  • 16小时26分钟的视频随时观看
  • 课程包含 5 道测试题
  • 可在APP随时观看
  • 结业证书
课程合作品牌
百度技术培训中心
你将收获
  • 掌握自然语言处理的核心技术和实战方法,能够独立完成文本分类、情感分析等任务
  • 运用深度学习框架飞桨PaddlePaddle进行自然语言处理模型的构建和优化
  • 积累实际经验,提升在自然语言处理领域的综合能力和问题解决能力
  • 打开自然语言处理技术的广阔前景,助您在人工智能领域取得更多突破和成就

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课程介绍

随着计算机和互联网的蓬勃发展,自然语言文本数量呈现出爆炸性增长,这极大推动了自然语言处理技术的快速进步。越来越多的应用场景呼唤着高效、精准的自然语言处理技术,无论是社交媒体的情感分析,还是智能客服的问答系统,都离不开自然语言处理的支撑。

本课程将带您深入自然语言处理的实战领域,基于百度深度学习框架飞桨PaddlePaddle,通过一系列精心设计的实战项目,让您系统掌握文本分类、情感分析和基于问答检索的自然语言处理系统的核心技术。

您将学习到如何运用深度学习算法对文本进行高效分类,如何准确捕捉文本中的情感倾向,以及如何构建高效的问答检索系统。在实战过程中,您将亲自动手,通过代码实现各个功能模块,从而加深对自然语言处理技术的理解和应用。

无论您是自然语言处理领域的初学者,还是希望提升实战技能的从业者,本课程都将为您提供宝贵的学习机会和实践平台。让我们一起在实战中探索自然语言处理的奥秘,共同迎接自然语言处理技术的美好未来!

适合人群
  • 传统行业软件工程师:具备一定编程基础,希望将自然语言处理技术融入实际项目
  • AI应用行业者:从事自然语言处理相关工作,希望提升实战技能和解决实际问题能力
  • AI感兴趣者:对自然语言处理感兴趣,希望深入了解并实战应用
讲师介绍
百度技术的布道者和赋能者
擅长领域:
  • 深度学习
  • 大数据系统
百度技术培训中心是百度技术的布道者和赋能者。最早是由百度大技术部各位技术总监共同发起成立的一个跨部门组织,目的是搭建知识共享平台,提升技术人员能力,助力业务发展。随着组织和业务的快速发展,现如今已成为横跨公司所有事业群组,服务于百度最重要的三个专业序列(技术、产品、用户体验)的人才发展组织。 2008年至今,创建了以百度业务、技术和人才战略为出发点,以专业人才能力发展为导向,以学习地图及配套的培训课程为核心,以多元化学习活动为支撑的人才发展模式,积累了涵盖专业技能、专业知识、通用技能、项目管理和工程师文化等一系列自主研发的课程和学习活动。科技创新驱动社会变革,2017年正式对外开放,将百度的技术和方法回馈社会,秉承“智达天下、育才未来”的宗旨,繁荣技术生态,培养优秀互联网技术人才,提升社会和行业的技术水平,实现百度与社会共同进步。
博士
擅长领域:
  • 自然语言处理(NLP)
课程大纲
共0节 时长0分钟 全部收起
课程导读
图文
NLP课程-理论部分
图文
一、自然语言处理概述
共5节 | 3小时7分钟
  • 1.自然语言处理概述-1-01
    1小时5分钟
  • 2.自然语言处理概述-1-02
    29分钟
  • 3.自然语言处理概述-1-03
    28分钟
  • 4.自然语言处理概述-1-04-1自然语言处理的主要任务
    59分钟
  • 5.自然语言处理概述-1-04-2飞桨简介
    6分钟
二、文本分析处理技术
共7节 | 2小时46分钟
  • 1.文本分析处理技术-1-综述
    20分钟
  • 2.1文本分析处理技术-2-1 预处理
    23分钟
  • 2.2文本分析处理技术-2-2 文本表示
    17分钟
  • 2.3文本分析处理技术-2-3 特征降维
    17分钟
  • 3.1文本分析处理技术-3-1 文本分类
    31分钟
  • 3.2文本分析处理技术-3-2 文本聚类
    18分钟
  • 4.文本分析处理技术-4-信息检索
    40分钟
三、语义表示
共5节 | 1小时36分钟
  • 1.语义表示-01
    25分钟
  • 2.语义表示-02
    23分钟
  • 3.语义表示-03
    7分钟
  • 4.语义表示-04-循环神经网络
    23分钟
  • 5.语义表示-05-句子篇章表示
    18分钟
四、情感分类理论
共2节 | 45分钟
  • 1.情感分类-理论-1-概述
    30分钟
  • 2.情感分类-理论-2-机器学习方法
    15分钟
五、多文本分类
共2节 | 56分钟
  • 1.文本多分类-01-传统机器学习方法
    25分钟
  • 2.文本多分类-02-深度学习方法
    30分钟
六、问答系统理论
共4节 | 1小时28分钟
  • 1.问答系统-理论-1问答系统与知识图谱
    21分钟
  • 2.问答系统-理论-2知识图谱问答
    22分钟
  • 3.问答系统-理论-3社区问答
    19分钟
  • 4.问答系统-理论-4文本问答
    26分钟
七、序列标注
共3节 | 59分钟
  • 1.序列标注-理论-1-概述
    16分钟
  • 2.序列标注-2-机器学习模型
    23分钟
  • 3.序列标注-3-深度模型与命名实体店识别
    20分钟
八、词向量-预训练模型
共4节 | 1小时35分钟
  • 1.词向量训练模型-1-词向量
    23分钟
  • 2.词向量训练模型-2-预训练模型
    13分钟
  • 3.词向量训练模型-3-Bert
    23分钟
  • 4.词向量训练模型-4-ERNIE
    37分钟
九、注意力机制
39分钟
NLP课程-实验部分
图文
十、情感分析
共4节 | 1小时2分钟
  • 1.基于目标的情感分类代码运行
    15分钟
  • 2.基于目标的情感分析任务
    11分钟
  • 3.句子级别的情感分类
    19分钟
  • 4.句子级别情感分类代码运行-g
    18分钟
十一、文本多分类
共2节 | 24分钟
  • 1.文本多分类
    16分钟
  • 2.文本多分类代码演示-g
    9分钟
十二、命名实体识别
共2节 | 35分钟
  • 1.NER代码讲解
    20分钟
  • 2.NER代码演示-g
    14分钟
十三、QA
共2节 | 33分钟
  • 1.QA代码讲解
    13分钟
  • 2.QA代码演示
    21分钟
课程总结
图文
课后测试
共5题
购课须知

课程有效期:

自购买课程之日起 365 天,部分参与营销活动产品以活动规则为准,请同学在有效期内学习、观看课程。

上课模式:

课程采取录播模式,请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。

注:自学课不支持退款,确保你是真的需要再进行报名,报完名之后还请认真学习。