2019 NLP(自然语言处理)与机器学习实战(12月北京班)
时间：2019-12-18 09:00 至 2019-12-20 18:00
地点：北京
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2019 NLP(自然语言处理)与机器学习实战(12月北京班) 已截止报名
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会议内容
会议介绍 主办方介绍
2019 NLP(自然语言处理)与机器学习实战(12月北京班)宣传图
课程时间：12月18日-12月20日
主讲老师：杨老师
课程地点：北京
课程介绍
Python是数据分析最常用的语言之一，中文自然语言处理（简称NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。NLP是一门融语言学、机器学习、统计学、大数据以及人工智能等于一体的科学。本课程偏重实战，不仅系统介绍了NLP涉及的知识点，同时也教会大家如何实际应用与开发。
本次培训主要介绍NLP所需要了解的Python科学包、正则表达式以及检索技术的知识。包括NLP相关的各个知识点：词法分析技术、句法分析技术、常用的向量化方法，分析情感分析相关的概念、场景以及一般做情感分析的流程。介绍机器学习的一些基本概念，重点突出NLP常用的分类算法、聚类算法，同时还分享了几个案例。每个部分都有对应源数据和完整代码，供实战使用。
自然语言处理（NLP）属于人工智能与计算机语言学的交叉领域，处理的是计算机与人类语言之间的交互问题。随着人机交互需求的日益增长，计算机具备处理当前主要自然语言的能力已经成为了一个必然趋势。
本培训适合通信、金融、保险、制造、医药、教育科研、市场调研、连锁零售和电子商务等行业的数据分析人员，通过本课程的学习，将对NLP与数据科学领域中的概念有一个充分的了解，并能将这些知识应用到日常工作中。
本课程有企业内训形式，授课老师、课程内容、教学方式均依据企业的培训需求灵活设置。
本网站内容包括并不限于课程介绍、课程大纲、上课照片、老师介绍等等资料及信息，未经允许不得抄袭和转载。
适用人群
一、培训对象
1.系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
2.牵涉到网络采集、处理和规划的负责人、设计人员。
3.政府机关，金融保险、移动等以互联网信息为数据来源单位的负责人。
4.高校、科研院所牵涉到人工智能与机器学习的项目负责人。
二、学员基础
1.对IT系统设计有一定的理论与实践经验。
2.有一定的机器学习基础知识和开发经验。
3.有一定的机器学习与大数据处理的知识。
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会议日程
（最终日程以会议现场为准）
第1讲 自然语言处理系统
1 什么是NLP
2 NLP的发展历程
3 NLP相关知识的构成
4 语料库
5 探讨NLP的几个层面
6 NLP与人工智能
第2讲 Python和NLP技术解析
1 NLP前置技术解析
2 搭建 Python开发环境
3 正则表达式在NLP的基本应用
4 Numpy使用详解
第3讲 中文分词技术
1 中文分词简介
2 规则分词
3 统计分词
4 混合分词
5 中文分词工具
第4讲 词性标注与命名实体识别
1 词性标注
2 词性标注实操
3 命名实体识别
4 命名实体识别实操
第5讲 关键词提取方法
1 关键词提取技术概述
2 关键词提取算法TF/DF算法
3 TextRank算法
4 LSA/LSI/LDA算法
5 实战提取文本关键词
第6讲 句法分析技术
1 句法分析概述
2 句法分析的数据集与评测方法
3 句法分析的常用方法
4 使用 Stanford Parser进行句法分析
第7讲 文本向量化
1 文本向量化概述
2 向量化算法word2vec
3 向量化算法doc2vec/str2vec
4 将网页文本向量化应用实例
第8讲 情感分析
1 情感分析技术
2 情感分析的应用
3 情感分析的基本方法
4 情感分析实战-电影评论分析
第9讲 NLP机器学习算法
1 机器学习简介
2 常用的机器学习方法
3 分类器方法
4 无监督学习的文本聚类
5 中文垃圾邮件分类实战
6 豆瓣读书数据聚类实战
第10讲 基于深度学习的NLP
1 深度学习和神经网络概述
2 词嵌入算法
3 训练词向量实践
4 LSTM网络和Seq2seq模型
5 seq2Seq问答机器人
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会议嘉宾
参会指南
会议门票
公开课费用：6200，含参会费，住宿交通自理。
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温馨提示
酒店与住宿:
为防止极端情况下活动延期或取消，建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后，再安排出行与住宿。
退款规则:
活动各项资源需提前采购，购票后不支持退款，可以换人参加。
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