普林斯顿大学陈丹琦主讲COS484: 自然语言处理课程

2019 年 12 月 11 日 专知

课程简介: 本课程将向学生介绍NLP的基础知识,涵盖处理自然语言的标准框架以及解决各种NLP问题的算法和技术,包括最新的深度学习方法。 涵盖的主题包括语言建模,表示学习,文本分类,序列标记,语法解析,机器翻译,问题解答等。

课程安排:

  • 概述与简介

  • 语言模型

  • 文本分类

  • 线性模型

  • 词嵌入

  • 神经网络基础

  • 序列模型

  • EM模型

  • RNN神经语言模型

  • 解析介绍

  • 机器翻译

  • 神经机器翻译

  • 文本词嵌入

  • 问答系统

  • 对话系统

  • 嘉宾讲座


嘉宾介绍:

陈丹琦,普林斯顿大学计算机科学的助理教授,在此之前,是西雅图Facebook AI Research(FAIR)的访问科学家。 斯坦福大学计算机科学系获得博士学位,并在斯坦福NLP集团工作。研究方向:自然语言处理,文本理解、知识解释。

Karthik Narasimhan,普林斯顿大学计算机科学系助理教授,研究跨越自然语言处理和强化学习。


课程地址:

https://nlp.cs.princeton.edu/cos484/




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陈丹琦,清华本科(姚班),斯坦福博士即将毕业,师从Christopher Manning,毕业后成为普林斯顿大学计算机学院助理教授,在学期间曾在ACL,EMNLP,NIPS等自然语言处理与机器学习定会发表多篇文章。
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