NLP学习
内容纲要
自然语言处理(英语:Natural Language Processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言处理包括多方面和步骤,基本有认知、理解、生成等部分。
自然语言认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系,然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。
一 NLP基础
- NLTK
- 词性标注
- 分词
- TF-IDF
- word2vec
- Jieba
- Sklearn
二 检索机器人算法
- 基本原理
- 贝叶斯分类
- ChatterBot
- 应用场景
三 生成类机器人算法
- 基本原理
- 流程设计
- RNN/Lstm模型
- seq2seq模型
- Attention原理
- Attention分类
- 应用场景
四 Python
- 原理介绍
- 运行机制
- 动态Tenson过程
- AutoGrad
- 数据处理
- 建立模型
- 验证测试
五 机器人前沿技术
- 前沿展望
- GAN技术应用
- RL应用
- SeqGan模型原理
- SeqGan代码实现
- 应用场景
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