机器学习&自然语言处理（II）_哔哩哔哩

第二部分介绍自然语言处理（NLP），包括11节课。这部分课程将首先介绍NLP的定义、分类和应用，及其在实现人机交互等领域的重要性。课程将着重讲解多学科基础对于NLP的成功实现的必要性，同时还会深入传统的N-gram语言模型和神经网络语言模型，为你揭示它们如何帮助我们理解和生成自然语言。接下来，课程将深入信息检索的领域，包括排序模型和评估指标的基本知识。你会学习如何使用这些模型和指标来更有效地从大量信息中检索到有用的数据。同时，课程还将介绍文本表示方法，包括词袋模型、TF-IDF以及词向量，以便更好地理解和使用文本数据。最后，课程将探讨中文分词技术和注意力机制，这将帮助你更深入地理解和应用这些知识。课程还会学习情感分析的技术，包括构建情感词典和预测情感极性。此外，我们还将讲解模型预训练技术，包括ELMo、GPT和BERT，以及在语义匹配任务中的主要技术方法。通过这部分的学习，你将能全面理解NLP并能应用所学知识来解决实际问题。通过本课程，您将掌握机器学习和自然语言处理的核心概念和技术，了解它们在实际应用中的价值和挑战。课程将结合理论讲解和实际示例，帮助您建立扎实的知识基础，并培养对机器学习和自然语言处理领域的兴趣和研究能力。

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