课程概述
自然语言处理是人工智能领域的重要分支，旨在让机器理解、解析和生成人类语言。本课程将带你从基础到实战，掌握NLP的核心技术与应用场景。
学习目标
- 理解自然语言处理的基本概念与技术原理
- 掌握文本预处理、词向量、句法分析等关键方法
- 学习主流NLP模型（如BERT、Transformer）的结构与训练
- 实践情感分析、机器翻译、问答系统等典型应用
课程大纲
模块一：NLP基础理论
- 语言模型与概率统计
- 词法分析与正则表达式
- 语义解析与知识图谱
模块二：机器学习在NLP中的应用
- 特征工程与传统模型（SVM、CRF）
- 深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）实践
- 预训练模型调用与微调技巧
模块三：前沿技术与实战项目
- 多模态NLP与大模型应用
- 实时对话系统开发
- 文本生成与摘要技术