00自然语言处理入门课程概述

什么是自然语言处理:

自然语言处理(NaturalLanguage Processing,简称NLP)是计算机科学与语言学中关注于计算机与人类语言间转换的领域.

自然语言处理的发展简史

基于规则的意思就是：要让计算机基于人类的各类语言的语法来学习，例如主谓宾定状补，倒装句，疑问句...

但是语法的弊端很明显：语法是语言学家总结的，不可能总结出所有场景，生活中真正的交流中，谁会想着语法？所以基于规则就有天然缺陷。

自然语言处理的应用场景:

• 语音助手
• 机器翻译
• 搜索引擎
• 智能问答

语音助手:

科大讯飞语音识别技术访谈!

机器翻译:

CCTV上的机器翻译系统,让世界聊得来!

课程概述

• 课程理念与宗旨
• 内容先进性说明
• 内容大纲概要

课程理念与宗旨:

• 本系列课程将开启你的NLP之旅,全面从企业实战角度出发,课程设计内容对应企业开发标准流程和企业发展路径,助力你成为一名真正的AI-NLP工程师.

内容先进性说明:

• 本课程内容结合当下时代背景,更多关注NLP在深度学习领域的进展,这也将是未来几年甚至几十年NLP的重要发展方向,简化传统NLP的内容,如语言规则,传统模型,特征工程等,带来效果更好,应用更广的Transfomer,迁移学习等先进内容.

内容大纲概要:

模块名称	主要内容	案例
文本预处理	文本处理基本方法，文本张量表示，文本数据分析，文本增强方法等	路透社新闻类型分类任务
经典序列模型	HMM 与 CRF 模型的作用，使用过程，差异比较以及发展现状等	无
RNN 及其变体	RNN，LSTM，GRU 模型的作用，构建，优劣势比较等	全球人名分类任务，英语法翻译任务
Transformer	Transformer 模型的作用，细节原理解析，模型构建过程等	构建基于 Transformer 的语言模型
迁移学习	fasttext 工具的作用，迁移学习理论，NLP 标准数据集和预训练模型的使用等	全国酒店评论情感分析任务