趋近智
自然语言处理基本原理
章节 1: 自然语言处理基本原理与高级文本处理
自然语言处理流程
高级分词方法
词干提取与词形还原比较
文本数据中的噪声处理
停用词高级定制
文本标准化方法
动手实践：构建预处理流程
章节 2: 文本特征工程
从词袋模型到TF-IDF
计算 TF-IDF 分数
使用N-gram来获取语境信息
特征哈希简介
文本特征的降维
比较不同的文本表示方法
动手实践：生成文本特征
章节 3: 监督学习在文本分类中的应用
分类算法回顾
将分类器应用于文本数据
分类模型评估指标
交叉验证策略
文本模型的超参数调优
处理不平衡数据集
实践：构建文本分类器
章节 4: 嵌入表示与序列数据理解
基于频率的模型的局限性
分布式语义学简介
词嵌入基本原理
Word2Vec：CBOW 与 Skip-gram 模型结构
GloVe：词语的全局向量表示
词嵌入的可视化
使用预训练词嵌入模型
动手实践：使用词嵌入
章节 5: 自然语言处理中的序列模型介绍
序列感知的必要性
循环神经网络（RNN）基础
理解梯度消失问题
长短期记忆（LSTM）网络
门控循环单元 (GRUs)
将序列模型应用于文本
动手实践：构建一个简单的序列模型
自然语言处理基本原理
先修课程 熟悉Python编程和机器学习入门知识。
级别:
中级
文本预处理
应用高级文本清洗和标准化技术，以适应各种NLP任务。
特征工程
掌握并理解特征提取方法，如TF-IDF和N-gram，用于文本表示。
文本分类
构建、训练和评估机器学习模型，以解决文本分类问题。
词嵌入
理解分布式语义学背后的原理，并应用Word2Vec和GloVe等技术。
序列建模入门
掌握序列建模的基本原理，并使用循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）处理文本数据。
本课程没有先修课程。
目前没有推荐的后续课程。
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