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自然语言处理教材
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NLP 从入门到精通（全六讲）
本课程是 TensorFlow 官方推出的免费基础课程，跟着 Laurence Moroney 从理论出发，一起由浅入深地学习如何借助 TensorFlow 解决自然语言处理问题吧！ 喜欢本系列，记得关注我们并收藏学习哦~ 了解 NLP ：https://bit.ly/3oP4b1n
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自然语言处理实验演示 - 26. 词袋模型
词袋 (Bag of Words) 模型是信息检索领域常用的文档表示法。在本实验中，我们将使用 scikit-learn 的 CountVectorizer，为文档中的所有单词都创建一个 BoW 表示，并确定十个最常见的单词。主要任务包括：创建需要执行文本分词的文档集合，也称为语料库；构建语料库中每个独立单词的词汇表；使用构建的词汇表将文档转换为 BoW 向量；提取前十个出现频率最高的词袋。 个人用户获取视频内相关代码与数据集，请访问企业网站，扫描【知识微店（个人用户）】关注或订阅。 视频原创制作：广
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【NLP最新进展】自然语言处理中的预训练模型（复旦大学邱锡鹏教授）
复旦大学邱锡鹏教授：自然语言处理(NLP)的最新进展，预训练语言模型（BERT大家族及其后续改进） 论文：Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey（https://arxiv.org/pdf/2003.08271.pdf） 大纲： • 介绍语言表示学习及相关研究进展 • 从四个方面对现有PTM进行系统分类 • PTM使用的预训练任务类型 • 为特定场景与输入类型所设计的 PTM • 宣传了一下自家的fastNLP工具
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【课程】2-自然语言处理基础与文本分析
微专业《AI技术与应用》的一门课程《人工智能导论》 “AI文字能力”模块的核心进阶内容，承接AI整体认知与基础文字生成，聚焦“机器如何理解与分析文本”这一核心问题，为后续复杂文本任务及跨模态应用打牢技术基础，计划安排4学时，适配微专业学生的入门需求。 内容设计兼顾“基础原理”与“实操落地”：先拆解自然语言处理（NLP）的核心定义，梳理从词法分析到语义理解的技术链路，用“机器识别‘苹果’是水果还是品牌”的案例，通俗解释歧义消解、实体识别等关键概念；再聚焦文本分析核心任务，包括情感倾向判断、关键词提取、文本
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