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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