Nền tảng NLP: Mô hình Xác suất và Word Embeddings

Làm thế nào các công cụ tìm kiếm dự đoán từ tiếp theo của bạn, và làm thế nào các trình sửa lỗi chính tả biết bạn định gõ gì? Xử lý ngôn ngữ tự nhiên dựa vào các mô hình xác suất thanh lịch để hiểu ngôn ngữ của con người. Bằng cách hiểu các khuôn khổ toán học cốt lõi này, bạn mở khóa khả năng phân tích, dự đoán và biểu diễn văn bản một cách tính toán. Khóa học này hướng dẫn bạn qua các khái niệm toán học và thuật toán nền tảng của NLP. Bạn sẽ chuyển từ hiểu các xác suất văn bản cơ bản đến triển khai các thuật toán cốt lõi cung cấp năng lượng cho các công nghệ ngôn ngữ hiện đại, thiết lập một nền tảng vững chắc cho AI và học máy nâng cao. Bạn sẽ học: - Hiểu các lý thuyết xác suất cơ bản và chiến lược tokenization, bao gồm cả tokenization phụ từ hiện đại, là nền tảng của ngôn ngữ học tính toán. - Xây dựng một hệ thống tự động sửa lỗi bằng cách sử dụng khoảng cách chỉnh sửa tối thiểu và lập trình động. - Áp dụng thuật toán Viterbi và Mô hình Markov Ẩn để gắn thẻ từ loại chính xác. - Phát triển các mô hình ngôn ngữ N-gram để dự đoán các từ tiếp theo và triển khai các tính năng tự động hoàn thành. - Tạo word embeddings bằng mô hình Word2Vec liên tục của túi từ để nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa. - Khám phá cách các mô hình xác suất cổ điển chuyển đổi thành các biểu diễn vector dựa trên transformer hiện đại. Bạn sẽ bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và các khái niệm cơ bản về xác suất trước khi đi từng bước qua xử lý văn bản, gán nhãn chuỗi và biểu diễn từ thần kinh. Mỗi khái niệm được củng cố bằng các giải thích bằng văn bản rõ ràng và các đoạn mã Python thực tế được thiết kế để học tập thực hành. Khóa học chỉ bao gồm văn bản này được thiết kế cho các lập trình viên mới bắt đầu, những người đam mê dữ liệu và các kỹ sư học máy đầy tham vọng muốn hiểu hoạt động bên trong của NLP. Không yêu cầu nền tảng học máy nâng cao. Bắt đầu hành trình của bạn vào toán học và thuật toán xử lý ngôn ngữ ngay hôm nay.