Coursera自然语言处理（NLP）课程指南 📚

课程简介

Coursera的自然语言处理课程是人工智能领域的重要入门方向，涵盖语言模型、文本分析、机器翻译等核心技能。通过本课程，你将掌握NLP的基础理论与实践应用，适合零基础到进阶学习者。

学习目标

• 理解语言处理的基本概念与技术
• 掌握常用NLP工具与框架（如NLTK、spaCy）
• 学习文本分类、情感分析、命名实体识别等任务
• 探索深度学习在NLP中的应用（如Transformer模型）

课程结构

1. 基础篇

   • 语言模型与概率统计
   • 文本预处理技术（分词、词干提取）
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2. 实战篇

   • 机器翻译与序列生成
   • 深度学习模型（如RNN、CNN）
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3. 进阶篇

   • Transformer与自注意力机制
   • 领域自适应与模型优化
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推荐资源

• 扩展阅读：NLP技术在实际中的应用
• 相关课程：深度学习专项课程
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学习建议

✅ 适合人群：对AI感兴趣的学生、开发者及研究者
✅ 学习时长：约4-6周（每周5-10小时）
✅ 技能提升：从基础算法到前沿模型，逐步构建NLP知识体系

📌 提示：课程中涉及大量代码实践，建议搭配Python编程基础课程同步学习。