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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