NLP_bert 是一门专注于自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的课程，重点讲解如何使用 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型进行文本分析和处理。

课程内容

  1. NLP 基础知识

    • 自然语言处理的基本概念
    • 文本预处理方法

  2. BERT 模型介绍

    • BERT 模型的原理和结构
    • BERT 在 NLP 任务中的应用

  3. 实践项目

    • 使用 BERT 进行文本分类
    • 使用 BERT 进行命名实体识别

图片展示

中心词嵌入在 BERT 模型中的表示方式。

Centered_word_embedding_in_BERT_model

学习资源

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注意事项

  • 请确保您的计算机已安装 Python 和相关库，如 TensorFlow 或 PyTorch。
  • 在开始课程之前，建议您对 NLP 和机器学习有一定的了解。

由于没有提供具体的语言风格，以上内容默认为中文。如果需要生成英文内容，只需将中文部分替换为相应的英文即可。