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課程大綱：

自然語言處理底層技術實現及應用培訓

課程將以中文為處理對象，

逐步講解關于中文的自然語言處理技術常用的一些底層技術，

即中文分詞、詞性標注、命名實體識別。

這三項底層技術也是目前能夠商用，且相對成熟的技術。

1 中文分詞方法

2 命名實(shi)體識別

3 條件隨機場模型

4 中文詞性標注

5 隱馬爾科夫模型

6 長短時(shi)記憶網絡(luo)

1
自然語言處理簡介

1.自然語言處理發展歷史

2.自然語言處理底層技術

3.自(zi)然語(yu)言處理(li)應用技(ji)術

2
基于字典的中文分詞方法

1.分詞常用方法

2.正向大匹配法

3.逆向大匹配法

4.雙向大匹配法

1
實現逆向大匹配法

1.中文分詞概念

2.逆向大匹配法

3
基于隱馬爾(er)可(ke)夫(fu)的中文分(fen)詞方法

1.序列標注

2.隱馬爾可夫模型

3.維特比算法

2
實現維特比算法

1.維特比算法

4
基于(yu)條件隨機(ji)場的(de)詞性標注方法

1.詞性標注

2.基于規則的方法

3.基于統計的方法

4.條件隨機場

3
使用條件隨機場工具進行分詞

1.文本預處理

2.sklearncrfsuite使用(yong)

5
基于深度學習的命名實體識別方法

1.命名實體識別

2.循環神經網絡

3.長短時記憶網絡

4.BiLSTMCRF

5.TensorFlow

4
實現基于規則的命名實體識別方法

1.命名實體識別概念

2.基于規則的方法

課程將會以(yi)中文文本為研(yan)究對象(xiang)，

逐步講(jiang)解(jie)自(zi)然(ran)語言處理中常用的底(di)層技術，

并動手實(shi)現。課程主要講解自然語言(yan)處理的底(di)層(ceng)技(ji)術，

具體來說是中文分(fen)詞，詞性標注以及命(ming)名實(shi)體識別。

中文分詞：基于字(zi)典的方法 。

中文分詞：基(ji)于隱馬爾可(ke)夫模型(xing)的(de)方法。

詞性標注：基(ji)于條件(jian)隨(sui)機場(chang)的方(fang)法。

命名實體識別：基于深度(du)學習(xi)的方(fang)法。

在中(zhong)文(wen)分(fen)詞實驗中(zhong)，主要會詳(xiang)細介紹(shao)以下(xia)幾(ji)種方法(fa)：

正向大匹配法。

逆向大匹配法。

雙向大匹配法。

隱馬爾可夫方法。