课程主页: https://www.coursera.org/learn/classification-vector-spaces-in-nlp
课程简介
在Coursera上， “自然语言处理” 专项课程的第一门课程以 “分类与向量空间” 为主题，带您深入了解情感分析、向量空间模型以及机器翻译等重要概念。
课程概述
本课程的重点包括下列内容：
- 情感分析与逻辑回归： 您将学习如何使用逻辑回归对推文进行情感分析，并掌握使用朴素贝叶斯分类器的基本原理。
- 向量空间模型： 通过向量空间模型，您将探索单词之间的关系，并使用主成分分析（PCA）减少向量空间的维度，以可视化这些关系。
- 简单的英法翻译算法： 本课程还将教您如何使用预计算的词嵌入和局部敏感哈希技术来编写简单的英语到法语的翻译算法。
详细大纲
- 逻辑回归情感分析：学习如何从文本中提取特征，并将其转换为数值向量，然后创建一个基于逻辑回归的二元分类器！
- 朴素贝叶斯情感分析：了解贝叶斯定理在条件概率中的理论，然后应用它来构建您自己的朴素贝叶斯推文分类器！
- 向量空间模型：学习如何创建能够捕捉单词之间关系的词向量，并使用PCA在二维中可视化这些关系。
- 机器翻译和文档搜索：通过将词向量转换并分配到子集，学习如何执行机器翻译和文档搜索。
总结
综上所述，这门课程为您提供了一个很好的基础，帮助您理解自然语言处理中的一些基本概念。无论您是新手还是有一定背景的学习者，这门课程都将为您提供有价值的知识和技能。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/classification-vector-spaces-in-nlp