コース概要

NLP手法の簡単な紹介

  • 単語と文のトークン化
  • テキスト分類
  • 感情分析
  • スペル訂正
  • 情報抽出
  • 構文解析
  • 意味抽出
  • 質問応答

NLP理論の概要

  • 確率論
  • 統計学
  • 機械学習
  • n-gram言語モデル
  • ナイーブベイズ
  • 最大エントロピー分類器
  • 系列モデル(隠れマルコフモデル)
  • 確率的依存関係
  • 構文解析
  • 意味のベクトル空間モデル

要求

NLPに関するバックグラウンドは必要ありません。

必須:プログラミング言語(Java、Python、PHP、VBAなど)の知識。

期待される:数学的能力(Aレベル相当)、特に確率論、統計学、微積分。

有益:正規表現の知識。

 21 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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