课程主页: https://www.coursera.org/learn/attention-models-in-nlp
在Coursera的自然语言处理专项课程的第4门课中，名为【自然语言处理与关注模型】，我们将深入探讨一些先进的NLP技术。在这门课程中，学生将学习如何使用编码-解码注意力模型将完整的英语句子翻译成德语，构建变换器模型来进行文本摘要，使用T5和BERT模型进行问答，最后还会搭建一个基于Reformer模型的聊天机器人。
课程的重点是神经机器翻译，学生首先会了解传统seq2seq模型的一些缺陷，并学习如何通过引入注意力机制来解决这些问题，最终构建一个能够将英语句子翻译为德语的神经机器翻译模型。接着，学员们会对比循环神经网络（RNNs）与现代变压器架构，创建生成文本摘要的工具。
在问答模块中，课程深入探讨了如何利用T5和BERT等最新的迁移学习模型来构建问答系统。此外，课程还会指导学生使用Reformer模型来构建聊天机器人，极大地拓宽了学员们在自然语言处理领域的应用能力。
通过这门课程的学习，您将能够设计出具有问答和情感分析功能的NLP应用，创建翻译工具，并推进文本摘要的相关技术。无论您是NLP领域的新手还是想深入学习的研究者，这门课程都将为您提供全面的理论与实践知识。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/attention-models-in-nlp