AI之NLP:自然语言处理技术简介(是什么/学什么/怎么用)、常用算法、经典案例之详细攻略(建议收藏)

NLP是什么?


NLP是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。主要内容包括如下:


如何用NLP与语言学的关键概念来描述和分析语言

NLP中的数学结构和算法是如何实现的

自然语言处理目前主流的技术与方法论

信息检索技术与大数据应用

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Dataset:数据集集合(NLP方向数据集)——常见的自然语言处理数据集大集合(建议收藏,持续更新)


1、NLP前置技术解析


搭建Python开发环境

正则表达式在NLP中的基本应用

Numpy使用详解


2、python中NLP技术相关库


word2vec

nltk

jieba

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3、NLP案例实践


3.1、机器翻译


3.2、语音识别(Automatic Speech Recognition)


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3.3、中文分词


中文分词简介


规则分词

统计分词

混合分词

中文分词工具—Jieba


3.4、词件标注与命名实体识别


词性标注

命名实体识别

实体识别(NER)


3.5、关键词提取算法


摘要提取

关键词提取技术概述

TF/IDF

TextRank

LSA/LSI/LDA算法

实战提取文本关键词


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3.6、句法分析


文本分析

句法分析概述

句法分析的常用方法

使用Stanford Parser的PCFG算法进行句法分析


3.7、文本向量化


文本向量化概述

向量化算法woed2vec

向量化算法doc2vec、str2vec

网页文本向量化


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3.8、文本分类


如:垃圾邮件分类、情感分析。


3.9、情感分析技术


情感分析应用

情感分析基本方法

实战电影评论情感分析


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3.10、Solr搜索引擎


全文检索的原理

Solr简介与部署

Solr后台管理描述

配置Schema

Solr管理索引库


3.11、NLP中常用的机器学习算法


分类器方法

无监督学习的文本聚类

文本分类:中文垃圾邮件分类

文本聚类:用k-means对豆瓣读书数据聚类


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3.12、NLP中常用的深度学习算法


神经网络模型

多输出层模型

反向传播算法

最优化算法

丢弃法

激活函数

实现BP算法

词嵌入算法

训练词向量实践

朴素Vanilla-RNN

LSTM网络

Attention机制

Seq2Seq模型

图模型

深度学习平台

问答机器人


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