深度学习NLP实战:用PyTorch构建智能对话系统

自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域的重要研究方向, 融合了语言学、计算机科学、机器学习、数学、认知心理学等多个学科领域的知识,是一门集计算机科学、人工智能和语言学于一体的交叉学科,它包含自然语言理解和自然语言生成两个主要方面, 研究内容包括字、词、短语、句子、段落和篇章等多种层次,是机器语言和人类语言之间沟通的桥梁。它旨在使机器理解、解释并生成人类语言,实现人机之间有效沟通,使计算机能够执行语言翻译、情感分析、文本摘要等任务。文末有分型链接。

适合人群
🎓 转型开发者:传统行业从业者想切入AI领域
🎓 研究型学者:需系统掌握NLP理论基础的研究生
🎓 进阶工程师:想突破推荐系统/智能对话等技术瓶颈
🎓 学术追求者:计划发表NLP领域论文的研究人员

课程大纲(对标学术体系升级)
📖 模块一:数学基石

  • 概率论与统计基础
  • 信息论核心公式推导
  • 线性代数在NLP中的应用

🤖 模块二:经典算法

  • 贝叶斯分类器实战
  • HMM/CRF序列模型解析
  • SVM文本分类器实现

🚀 模块三:深度学习

  • Word2Vec源码级讲解
  • Seq2Seq模型架构演进
  • Transformer注意力机制可视化

🛠️ 模块四:工具实战

  • SpaCy实体识别流水线定制
  • Gensim主题模型训练
  • HuggingFace库行业应用

📄 模块五:论文复现

  • ELMo双向语言模型复现
  • GPT系列架构对比实现
  • BART预训练技术解析

我用夸克网盘分享了「自然语言」
链接:https://pan.quark.cn/s/4c78e80f3b9d

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