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自然语言处理班2017年3,4月
大纲草案
1.NLP基础技能
1.1 NLP背景、意义与常见问题
1.2 基本文本处理技能
中英文字符串处理
工具分词
基本统计
正则表达式
1.3 案例：文本数据清洗、提取、分词与统计

2.从语言模型到朴素贝叶斯
2.1 语言模型与计算
2.2 朴素贝叶斯
2.3 案例：文本情感分析案例与新闻分类

3.LDA主题模型
3.1 pLSA、共轭先验分布
3.2 LDA
3.3 案例：使用LDA进行文档分类

4.基于统计的翻译系统
4.1语言模型与翻译模型
4.2对齐模型
4.3案例：基于统计的翻译系统搭建

5.隐马尔科夫模型及其应用
5.1 隐马尔科夫模型
5.2 案例：用隐马尔科夫模型完成基因序点识别
  
6.深度学习与NLP简单应用
6.1 循环神经网络
6.2 BPTT算法
6.3 案例：模仿小四与李白写作的生成模型
7.词向量表示与文本分类
7.1 从one-hot到word2vec
7.2 案例：借助词向量的机器学习/深度学习文本分类
8.条件随机场与应用
8.1 最大熵与词性标注
8.2 条件随机场
8.3 案例：基于条件随机场的NBA比赛结果分析


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