NLP进阶之路上,你是否也遇到过这些疑问?
为什么在这个问题上使用Adam,而不是GD或者Adagrad?
对于特定的业务场景,我应该如何把领域知识考虑进去, 用先验,还是用限制条件?
对于拼车场景,设计了一套优化目标,但好像是离散优化问题,应该如何解决?
对于二分类,我应该选择交叉熵还是Hinge Loss?
想在NLP进阶之路上有所成长,推荐你贪心学院的《高阶NLP集训营》。
实战6大NLP项目
1.从零搭建一个完整的问答系统。
2.基于给定数据,搭建完整的情感分析系统。
3.利用非结构化数据搭建知识图谱。
4.基于给定的对话数据构建NLU识别部分,结果用于聊天机器人中。
5.基于给定数据,搭建一个完整的情感分析系统。
6.搭建一个完整的聊天机器人,用来服务搜索餐厅。
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02部分项目作业课程设计紧密围绕学术界最新进展以及工业界的需求,涵盖了所有核心知识点,并且结合了大量实战项目,培养学员的动手能力,解决问题能力。问答系统
从零开始搭建一个完整的问答系统。给定一个语料库(问题和答案对),对于用户的输入需要返回最适合的答案。涉及到的模块:1. 对于用户的输入需要做拼写纠错,这部分会用到语言模型2. 之后对输入做文本的预处理,过滤等操作。3. 把文本转换成向量形式,这里需要用到tf-idf, word2vec等相关的技术。4. 针对于语料库,为了提升效率需要创建倒排表。5. 基于相似度的计算来获得最优的答案。情感分析系统
基于给定数据,来搭建一个完整的情感分析系统。项目涉及到的模块:1. 数据的预处理2. 特征工程,这部分是本项目的核心。3. 监督学习模型的选择与调参。调参的过程需要尝试不同的优化策略。知识图谱系统
利用非结构化数据来搭建知识图谱。项目涉及到的模块:1. 从非结构化数据中抽取实体,以及词典库的构建2. 关系的抽取(指定的关系)3. 实体统一以及实体消歧。4. 知识图谱的构建以及查询对话系统中的NLU
基于给定的对话数据来构建NLU识别部分,并结果用于聊天机器人中。 项目涉及到的模块:1. 文本特征的提取2. 搭建CRF模型来识别关键词3. 搭建LSTM-CRF模型来识别关键词。机器翻译系统
基于给定数据,来搭建一个完整的情感分析系统。项目涉及到的模块:1. 数据的预处理2. 特征工程,这部分是本项目的核心。3. 监督学习模型的选择与调参。调参的过程需要尝试不同的优化策略。任务导向型聊天机器人
搭建一个完整的聊天机器人,用来服务搜索餐厅。项目涉及到的模块:1. 文本预处理2. 意图识别和关键信息抽取3. 对于每一个意图设计对话管理状态机4. 设计上下文处理的方法5. 对话生成模块6. 处理一些常见的boundary case。03直播授课,现场推导演示区别于劣质的PPT讲解,导师全程现场推导,让你在学习中有清晰的思路,深刻的理解算法模型背后推导的每个细节。更重要的是可以清晰地看到各种模型之间的关系!帮助你打通六脉!《NLP高阶训练营》
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04每周课程安排采用直播的授课方式,一周4-5次的直播教学, 包括2次的main lectures, 1-2次的discussion session (讲解某一个实战、必备基础、案例或者技术上的延伸), 1次的paper reading session (每周会assign一篇必备论文,并且直播解读)。教学模式上也参考了美国顶级院校的教学体系。以下为其中一周的课程安排,供参考。
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