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Verarbeitung natürlicher Sprache

Beschreibung

Dieser Kurs deckt eine breite Palette von Aufgaben in der Verarbeitung natürlicher Sprache ab, von einfach bis fortgeschritten: Stimmungsanalyse, Zusammenfassung, Verfolgung des Dialogzustands, um nur einige zu nennen. Nach Abschluss des Vorgangs können Sie NLP-Aufgaben in Ihrer täglichen Arbeit erkennen, Ansätze vorschlagen und beurteilen, welche Techniken wahrscheinlich gut funktionieren. Das Abschlussprojekt ist einem der heißesten Themen im heutigen NLP gewidmet. Sie erstellen Ihren eigenen Chat-Bot für Konversationen, der Sie bei der Suche auf der StackOverflow-Website unterstützt. Das Projekt basiert auf praktischen Aufgaben des Kurses, die Ihnen praktische Erfahrungen mit Aufgaben wie Textklassifizierung, Erkennung benannter Entitäten und Erkennung von Duplikaten vermitteln.

Während der Vorlesungen werden wir versuchen, ein Gleichgewicht zwischen traditionellen und Deep-Learning-Techniken in NLP zu finden und diese parallel zu behandeln. Zum Beispiel werden wir Wortausrichtungsmodelle in der maschinellen Übersetzung diskutieren und sehen, wie ähnlich sie dem Aufmerksamkeitsmechanismus in neuronalen Encoder-Decoder-Netzwerken sind. Kerntechniken werden nicht als Black Boxes behandelt. Im Gegenteil, Sie erhalten ein tiefgreifendes Verständnis dafür, was im Inneren passiert. Um dies zu erreichen, erwarten wir, dass Sie mit den Grundlagen der linearen Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie, dem Aufbau des maschinellen Lernens und tiefen neuronalen Netzen vertraut sind. Einige Materialien basieren auf einmonatigen Veröffentlichungen und führen Sie in den Stand der NLP-Forschung ein.

Haben Sie technische Probleme? Schreiben Sie uns: coursera@hse.ru

Preis: Kostenlos anmelden!

Sprache: Englisch

Untertitel: Englisch

Verarbeitung natürlicher Sprache - National Research University Higher School of Economics