以下是 Coursera 自然语言处理（NLP）课程中涉及的一些主要模型：

常用模型

  • 朴素贝叶斯分类器

    • 一种基于概率的简单分类模型，适用于文本分类任务。

  • 支持向量机（SVM）

    • 一种强大的分类算法，适用于各种分类问题。

  • 循环神经网络（RNN）

    • 适用于处理序列数据的神经网络，如时间序列分析、机器翻译等。

  • 长短期记忆网络（LSTM）

    • RNN 的一个变种，能够更好地处理长期依赖问题。

实用资源

想要深入了解这些模型？可以访问我们网站上的 NLP 模型教程。

RNN 模型示意图

  • 卷积神经网络（CNN）

    • 适用于图像识别和文本分类任务，能够提取局部特征。

  • Transformer 模型

    • 一种基于自注意力机制的模型，广泛应用于机器翻译、文本摘要等领域。

Transformer 模型示意图

希望这些信息对您有所帮助！