In Kurs 2 der Natural Language Processing Specialization 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 unerlässlich ist, c) einen besseren Autovervollständigungs-Algorithmus unter Verwendung eines N-Gramm-Sprachmodells schreiben und d) Ihr eigenes Word2Vec-Modell schreiben, das ein neuronales Netzwerk 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
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozenten: Younes Bensouda Mourri
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Kurs
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92%
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
30 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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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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 Quiz1 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 Quiz1 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 Quiz1 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.
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22 Videos23 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe5 Unbewertete Labore
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Geprüft am 28. Sep. 2020
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Geprüft am 29. Mai 2021
KK
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Geprüft am 1. Juli 2020
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