课程名称: Natural Language Processing with Probabilistic Models

课程主页: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-models-in-nlp

所在平台: Coursera

课程类别: 机器学习

大学或机构: deeplearning.ai

讲师： Younes Bensouda Mourri,Łukasz Kaiser,Eddy Shyu

授课语言： 英语

提供字幕： 英文

课程文件大小： 252MB

课程介绍： 在深度学习提供的自然语言处理专业课程2中，你将:

a)使用最小编辑距离和动态编程创建一个简单的自动校正算法，

b)将维特比算法应用于词性标注，这对计算语言学很重要。

c)使用一个N-gram语言模型编写一个更好的自动完成算法，并且

d)编写你自己的Word2Vec模型，该模型使用一个连续的单词包模型，使用神经网络来计算单词嵌入。

请确保您熟悉Python编程，并且具备机器学习、矩阵乘法和条件概率的基本知识。

在本专业课程结束时，你将已经设计了执行问答和情感分析的自然语言处理应用程序，创建了翻译语言和总结文本的工具，甚至建立了一个聊天机器人！

这个专业是由两个自然语言处理、机器学习和深度学习方面的专家设计和教授的。尤尼斯·本索达·莫瑞是斯坦福大学人工智能讲师，他也帮助建立了深度学习专业化。尤卡兹·凯泽是谷歌大脑的员工研究科学家，同时也是张量流、张量2传感器和Trax库以及变压器论文的合著者。

本课程属于 Natural Language Processing Specialization/自然语言处理 专项课程 中的第2门课程。

课程压缩包下载地址（度盘链接 解压密码：xuebuyan.org）：

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