学习有效期：永久观看
学习时长：317分钟
学习计划：6天
nlp神经语言学6步骤、 难度：低
CTO/CIO/技术副总裁/总工程师
讲师介绍：楚门智能创始人，昆士兰理工大学数据科学硕士，多年大数据行业经验，原联想电商大数据平台负责人，Cloudera认证架构师、管理员，主要科研方向为数据科学，在自然语言处理领域有的经验,擅长Spark、Hadoop等平台架构，具有多年的实战经验，讲课风格幽默风趣、实战为主。
nlp入门？
本课程隶属于自然语言处理(NLP)实战系列。自然语言处理(NLP)是数据科学里的一个分支，它的主要覆盖的内容是：以一种智能与高效的方式，对文本数据进行系统化分析、理解与信息提取的过程。通过使用NLP以及它的组件，我们可以管理非常大块的文本数据，或者执行大量的自动化任务，并且解决各式各样的问题，如自动摘要，机器翻译，命名实体识别，关系提取，情感分析，语音识别，以及主题分割等等。
一般情况下一个初级NLP工程师的工资从15万-35万不等，所以掌握NLP技术，对于人工智能学习者来讲是非常关键的一个环节。
nlp怎么学。 【超实用课程内容】
课程从自然语言处理的基本概念与基本任务出发，对目前主流的自然语言处理应用进行全面细致的讲解，包括文本分类，文本摘要提取，文本相似度，文本情感分析，文本特征提取等，同时算法方面包括经典算法与深度学习算法的结合，例如LSTM，BiLSTM等，并结合京东电商评论分类、豆瓣电影摘要提取、今日头条舆情挖掘、饿了么情感分析等过个案例，帮助大家熟悉自然语言处理工程师在工作中会接触到的常见应用的实施的基本实施流程，从0-1入门变成自然语言处理研发工程师。
【课程如何观看？】
PC端：https://edu.csdn.net/course/detail/25649
移动端：CSDN 学院APP（注意不是CSDN APP哦）
本课程为录播课，课程2年有效观看时长，大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~
【学员专享增值服务】
源码开放
从零开始学音标的视频教程、 课件、课程案例代码完全开放给你，你可以根据所学知识，自行修改、优化
下载方式：电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/25649，点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载
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nlp教程，
| 第1章：自然语言处理概述 |
| 1.自然语言处理工程师岗位介绍 |
| 2.自然语言处理的应用场景 |
| 3.自然语言处理的工作原理 |
| 4.深度学习与自然语言处理的关系 |
| 第2章：自然语言处理分词实践工具：今日头条新闻处理 |
| 1.分词工具介绍 |
| 2.jieba分词介绍 |
| 3.HaNLP介绍 |
| 4.今日头条新闻处理项目背景介绍 |
| 5.使用jieba分词完成今日头条新闻数据分词 |
| 6.自己构建jieba分词的词库，提升分词质量 |
| 7.自己构建jieba分词的停词库，提升分词质量 |
| 8.项目总结 |
| 第3章：文本特征提取实践： 今日头条特征提取 |
| 1.项目背景介绍 |
| 2.今日头条数据集介绍 |
| 3.项目架构设计 |
| 4.基于TF-IDF提取关键词 |
| 5.基于TextRank提取关键词 |
| 6.项目总结 |
| 第4章：文本分类项目实践：搜狗新闻分类 |
| 1.项目背景介绍 |
| 2.搜狗新闻数据集介绍 |
| 3.项目流程与架构设计 |
| 4.文本分类算法原理-贝叶斯 |
| 5.数据加载模块开发 |
| 6.分词模块实现 |
| 7.基于TF-IDF模块的特征提取 |
| 8.贝叶斯模型开发实践 |
| 9.模型结果分析 |
| 10.项目总结 |
| 第5章：文本情感分析项目实践:京东评论情感挖掘 |
| 1.项目数据介绍 |
| 2.京东评论情感分析数据集介绍 |
| 3.京东情感分类算法-LSTM原理介绍 |
| 4.京东情感分类算法-项目架构设计 |
| 5.数据加载与处理 |
| 6.分词模块的实现 |
| 7.Word2Vec词向量构建 |
| 8.词典生成 |
| 9.模型设计与构建 |
| 10.模型训练 |
| 11.预测部分编写 |
| 12.课程总结 |
| 第6章：文本摘要项目实践： 新浪新闻摘要提取 |
| 1.项目背景介绍 |
| 2.新浪新闻摘要提取样本介绍 |
| 3.摘要提取算法seq2seq介绍 |
| 4.Attention模型 |
| 5.seq2seq源码 |
| 6.模型训练部分 |
| 7.预测部分代码 |
| 8.模型训练 |
| 9.项目总结 |
| 第7章：命名实体项目实践：医疗病例命名实体提取 |
| 1.项目背景介绍 |
| 2.医疗命名实体提取样本数据介绍 |
| 3.项目流程设计 |
| 4.命名实体提取算法BiLSTM+CRF原理深度解析 |
| 5.数据处理 |
| 6.医疗命名实体提取数据集构造 |
| 7.医疗命名实体提取词向量构建 |
| 8.BiLSTM+CRF模型构建 |
| 9.模型训练 |
| 10.模型预测部分 |
| 11.项目总结 |
| 第8章：文本相似度项目实践： 客服评论相似性分析 |
| 1.项目背景介绍 |
| 2.客服评论相似性数据介绍 |
| 3.孪生网络概述 |
| 4.客服评论数据处理与加载 |
| 5.构建数据集 |
| 6.构建词向量矩阵 |
| 7.Siamese LSTM基础模型构建 |
| 8.构建Keras可以使用的数据 |
| 9.Siamese LSTM模型整合与实现 |
| 10.项目总结 |
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【完善的技术体系】
技术成长循序渐进，帮助用户轻松掌握
掌握NLP知识，扎实编码能力
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【仿佛在大厂实习般的课程设计】
课程内容全面提升技术能力，系统学习大厂技术方法论，可复用在日后工作中。
从零开始学按摩视频？ 熟悉常见的自然语言处理算法：文本分类，文本摘要提取，文本相似度，文本情感分析，文本特征提取等
了解常见的自然语言处理应用：京东电商评论分类、豆瓣电影摘要提取、今日头条舆情挖掘、饿了么情感分析等等
掌握自然语言处理项目的开发流程：包括数据制作、网络训练、测试、优化等
了解自然语言处理常见的深度学习算法，如LSTM，BiLSTM等
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