Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với học sâu

Dữ liệu văn bản có ở khắp nơi, nhưng dạy máy hiểu ngôn ngữ con người đòi hỏi các mô hình tính toán mạnh mẽ. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản của xử lý văn bản bằng cách sử dụng các kỹ thuật học sâu hiện đại. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu quá trình xử lý trước văn bản cơ bản đến thiết kế, đào tạo và đánh giá các mô hình thần kinh cho các nhiệm vụ như phân tích cảm xúc, tạo văn bản và dịch. Bạn sẽ học: Hiểu các khái niệm NLP cơ bản, xử lý trước văn bản và kỹ thuật tokenization; Bản đồ các từ vào không gian chiều cao bằng cách sử dụng các từ nhúng và biểu diễn vector; Xây dựng và đào tạo các mạng nơron lặp lại (RNN) và các mạng bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM) cho dữ liệu theo thứ tự; Tìm hiểu cơ chế của sự chú ý Cơ chế và kiến trúc dựa trên biến đổi; Ứng dụng kỹ thuật học chuyển giao hiện đại sử dụng mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước cho phân loại văn bản; Thực hiện các chỉ số đánh giá để đo hiệu suất mô hình trên các tập dữ liệu văn bản thế giới thực. Chương trình bắt đầu với các khái niệm ngôn ngữ cốt lõi và nền tảng toán học trước khi tiến tới kiến trúc mạng nơron và mô hình biến đổi hiện đại. Bạn sẽ đọc những lời giải thích rõ ràng, từng bước một và phân tích các đoạn mã được thiết kế để xây dựng trực giác thực tế của bạn. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển phần mềm và người đam mê công nghệ muốn học học sâu cho NLP từ đầu. Không cần kinh nghiệm trước với các mạng nơron, mặc dù sự quen thuộc cơ bản với Python là hữu ích. Bắt đầu hành trình của bạn vào thế giới xử lý văn bản thông minh hôm nay.