In Kurs 2 der Natural Language Processing Spezialisierung werden Sie: a) einen einfachen Autokorrektur-Algorithmus unter Verwendung der minimalen Editierdistanz und der dynamischen Programmierung erstellen, b) den Viterbi-Algorithmus für das Part-of-Speech (POS)-Tagging anwenden, das für die Computerlinguistik von entscheidender Bedeutung ist, c) einen besseren Autovervollständigungs-Algorithmus unter Verwendung eines N-Gramm-Sprachmodells schreiben und d) Ihr eigenes Word2Vec-Modell schreiben, das ein neuronales Netz zur Berechnung von Worteinbettungen unter Verwendung eines kontinuierlichen Bag-of-Words-Modells verwendet.
Natürliche Sprachverarbeitung mit probabilistischen Modellen
Natürliche Sprachverarbeitung mit probabilistischen Modellen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Verarbeitung natürlicher Sprache
Dozenten: Younes Bensouda Mourri
83.775 bereits angemeldet
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7
(1,719 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 30 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
92%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Was Sie lernen werden
Verwenden Sie dynamische Programmierung, versteckte Markov-Modelle und Worteinbettungen, um Autokorrektur, Autovervollständigung und die Identifizierung von Part-of-Speech-Tags für Wörter zu implementieren.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: N-Gramm Sprachmodelle
- Kategorie: Autokorrektur
- Kategorie: Parts-of-Speech-Tagging
- Kategorie: Word2vec
Wichtige Details
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Bewertungen
4 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Verarbeitung natürlicher Sprache
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Erfahren Sie mehr über Autokorrektur, minimale Editierdistanz und dynamische Programmierung und bauen Sie dann Ihre eigene Rechtschreibprüfung, um falsch geschriebene Wörter zu korrigieren!
Das ist alles enthalten
11 Videos11 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
Lernen Sie Markov-Ketten und Hidden Markov-Modelle kennen und verwenden Sie diese, um Part-of-Speech-Tags für einen Wall Street Journal-Textkorpus zu erstellen!
Das ist alles enthalten
13 Videos12 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
Lernen Sie, wie N-Gramm-Sprachmodelle funktionieren, indem Sie Sequenzwahrscheinlichkeiten berechnen, und erstellen Sie dann Ihr eigenes Autovervollständigungs-Sprachmodell anhand eines Textkorpus von Twitter!
Das ist alles enthalten
11 Videos10 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore
Erfahren Sie, wie Worteinbettungen die semantische Bedeutung von Wörtern tragen, was sie für NLP-Aufgaben viel leistungsfähiger macht. Erstellen Sie dann Ihr eigenes kontinuierliches Bag-of-Words-Modell, um Worteinbettungen aus Shakespeare-Text zu erstellen.
Das ist alles enthalten
22 Videos23 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe5 Unbewertete Labore
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
4.7 (380 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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Bewertungen von Lernenden
4.7
1.719 Bewertungen
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PP
5
Geprüft am 29. Mai 2021
I'm really thankful to the professors for sharing there knowledge and experience and creating this excellent course. I have learnt a a lot. Thank You !!!
RV
4
Geprüft am 18. Aug. 2020
The course is exceptional in its own way by bringing people to the understanding of probabilistic models. Crisp & Clear. But one need to explore & practise more to gain expertise.
TW
4
Geprüft am 20. Sep. 2024
I felt like I learned some new things from this course. Some of the maths was not as rigorous as it might have been. For example, the proof for Levenstein wasn't complete.
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