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人工智能与数据挖掘2017年最新炼数成金文本挖掘与自然语言处理附讲义 12周(分词 贝叶斯网 crf)
目录
第1课 自然语言处理与文本挖掘概述。强大的系统后面都有一个强大的语料库。形式语言，机器诗人是怎样炼成的？
第2课 自动机及其应用，文稿自动校正，歧义消除
第3课 语言模型，平滑方法。应用案例：语音识别，分词消岐
第4课 概率图模型，生成式模型与判别式模型，贝叶斯网，马尔科夫链，隐马尔科夫模型HMM，应用案例：语音识别与分词
第5课 马尔科夫网，最大熵模型，条件随机场CRF，实现HMM和CRF的软件。应用案例：使用最大熵消除歧义，使用CRF进行标注
第6课 汉语分词专题。世界上最难的语言名不虚传
第7课 命名实体识别，词性标注，从文本里挖出最重要的内容
第8课 句法分析，找出句子的重点
第9课 语义分析与篇章分析，让机器象语言学家那样思考
第10课 文本分类，情感分析。应用案例：互联网自动门户，评论倾向性分析
第11课 信息检索系统，搜索引擎原理，问答系统，应用案例：客服机器人是怎么造出来的？
第12课 文本深度挖掘：自动文摘与信息抽取
第13课 机器翻译与语音识别技术介绍。IBM Watson系统的认知智慧。
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发表于 2019-3-21 18:14
