自然言語処理

説明

このコースでは、感情分析、要約、対話状態の追跡など、基礎から高度まで自然言語処理の幅広いタスクをカバーします。完了すると、日常業務における NLP タスクを認識し、アプローチを提案し、どのテクニックが効果的であるかを判断できるようになります。最後のプロジェクトは、今日の NLP で最もホットなトピックの XNUMX つに焦点を当てています。 StackOverflow Web サイトでの検索を支援する独自の会話型チャットボットを構築します。このプロジェクトはコースの実践的な課題に基づいており、テキスト分類、固有表現の認識、重複検出などのタスクを実際に体験することができます。

講義全体を通じて、NLP における従来の手法と深層学習手法の間のバランスを見つけ、それらを並行してカバーすることを目指します。たとえば、機械翻訳における単語アライメントモデルについて説明し、それがエンコーダデコーダニューラルネットワークの注意メカニズムとどの程度似ているかを確認します。コア技術はブラックボックスとして扱われません。逆に、内部で何が起こっているのかをより深く理解できるようになります。これを成功させるには、線形代数と確率論、機械学習のセットアップ、ディープニューラルネットワークの基本に精通していることが期待されます。一部の資料は XNUMX か月前の論文に基づいており、NLP 研究の最先端を紹介します。

技術的な問題はありますか？私たちに書いてください：coursera@hse.ru