自然语言处理中的概率模型课程介绍与评测

10 月 11, 2024 #Coursera课程, #N-gram, #Word2Vec, #机器学习, #神经网络, #算法, #自动纠错, #自然语言处理, #词性标注, #语言模型

在Coursera上，有一门出色的课程《自然语言处理中的概率模型》，它是自然语言处理专业化的第二门课程。本课程涵盖了多个重要的主题，包括自动更正算法、词性标注、自动完成算法和词向量模型等。通过这些学习，您将深入理解自然语言处理的核心技术和理论。

课程概述

在这门课程中，您将学习如何：

自动更正

了解自动更正、最小编辑距离和动态规划，然后构建自己的拼写检查器以纠正拼写错误！

词性标注和隐马尔可夫模型

了解马尔可夫链和隐马尔可夫模型，然后使用它们为《华尔街日报》的文本语料库创建词性标签！

自动完成和语言模型

了解N-gram语言模型如何通过计算序列概率来工作，然后使用来自Twitter的文本语料库构建自己的自动完成语言模型！

使用神经网络的词嵌入

了解词嵌入如何承载单词的语义，然后构建自己的连续词袋模型，从莎士比亚的文本中创建词嵌入。

整体而言，这门课程非常适合希望深入了解自然语言处理的学生与专业人士。课程的内容全面且实用，通过实际的编程作业，您可以将所学知识应用于真实的项目中，大大增强了学习的体验。课堂讲解深入浅出，即使是初学者也能相对轻松地跟上进度。

如果您对自然语言处理充满热情，并希望掌握现代计算语言学的关键技术，这门课程无疑是一个值得推荐的选择！