自然语言处理基本原理
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要研究领域。NLP主要研究如何使用计算机技术来处理语言文本。NLP的具体研究问题包括词汇、句法、语义和语用信息的识别、分类、提取、转换和生成。本课程将介绍NLP的基本概念和方法，以及一些经典的算法和模型。
讲师
日期
2023年04月01日 至 06月30日
位置
| Weekday | Time | Venue | Online | ID | Password |
|---|---|---|---|---|---|
| 周二,周五 | 17:05 - 18:40 | A3-2-201 | ZOOM 06 | 537 192 5549 | BIMSA |
修课要求
计算机科学，机器学习，Python语言
课程大纲
1. NLP基础
2. 语言模型
3. 词法分析
4. 深度学习
5. word2vec模型
6. Seq2seq-Attention
7. Transformers
8. BERT
9. GPT-2, GPT-3及ChatGPT
10. 机器写作
11. 机器翻译
12. 领域知识图谱
2. 语言模型
3. 词法分析
4. 深度学习
5. word2vec模型
6. Seq2seq-Attention
7. Transformers
8. BERT
9. GPT-2, GPT-3及ChatGPT
10. 机器写作
11. 机器翻译
12. 领域知识图谱
参考资料
[1] C. D. Manning, H. Schüte. 1999. Foundations of Statistical Natural Language Processing. The MIT Press.
[2] D. Jurafsky, and J. H. Martin. 2000.Speech and Language Processing, Prentice Hall, 2000（冯志伟，孙乐译，自然语言处理综论, 电子工业出版社）
[3] 冯志伟，自然语言处理的形式模型，中国科学技术大学出版社
[4] 宗成庆，统计自然语言处理(第2版)，清华大学出版社
[2] D. Jurafsky, and J. H. Martin. 2000.Speech and Language Processing, Prentice Hall, 2000（冯志伟，孙乐译，自然语言处理综论, 电子工业出版社）
[3] 冯志伟，自然语言处理的形式模型，中国科学技术大学出版社
[4] 宗成庆，统计自然语言处理(第2版)，清华大学出版社
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讲师介绍
谢海华2015年在美国爱荷华州立大学取得计算机博士学位，之后在北京大学数字出版技术国家重点实验室担任高级研究员和知识服务方向负责人，于2021年10月全职入职BIMSA。他的研究方向包括：自然语言处理和知识服务。他发表论文数量超过20篇，拥有7项发明专利，入选北京市高水平人才项目并当选北京市杰出专家。