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        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

自然語言處理（NLP）培訓大綱

NLP基礎知識概覽
1.NLP的基礎概念
2.NLP的發展歷程
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
7)對話系統
NLP基本算法和實踐 1.NLP的基礎
1)分詞
正向大匹配算法
逆向大匹配算法
雙向大匹配算法
基于N-gram語言模型的分詞
基于HMM的分詞方法
基于CRF的分詞方法
2)文本基本處理
文本提取
正在表達式
本文統計
3)詞性標注
基于大熵的詞性標注
基于統計大概率輸出詞性
基于HMM詞性標注
基CRF的詞性標注
4）命名實體識別
基于CRF的命名實體識別
2.案例
1)在線中文分回系統實戰
2)命名實體識別接口1開發
3)基于詞性標注的關鍵詞提取
關鍵詞提取
1.關鍵詞提取概述
2.關鍵詞提取算法
1)FT-IDF
2)LSA/LSI算法
3)PLSA算法
4)LDA算法
文本分類
1.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)淺層神經網絡
2.案例
1)新聞主題提取
2)新聞分類實戰
文本向量化
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
句法分析 1.句法分析概述
2 .句法分析常用算法
1)PCFG算法
2)條件隨機場算法
3.案例
1)文本情感分析的開發示例
2)基于依存句法分詞的問句相似度計算
NLP與深度學習的結合 1.深度學習概述
1)神經網終
2)損失函數
3)梯度下降
2.深度學習常用算法
1)CNN
2)RNN
3)GRU
4)LSTM
NLP與深度學習的技術實現案例
1.Tensorflow框架學習
1)Tensorflow簡介
2)Tensorflow安裝
3)Tensorflow基礎使用
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中各種優化器的介紹
2.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