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探讨自然语言处理技术学习与思考

探讨自然语言处理技术学习与思考 白宁超,男,工学硕士,四川省计算机研究院工程师,曾参与国家自然基金项目和四川省科技支撑计划等多个省级项目。 本节导读 概述 随着人工智能的快速发展,自然语言处理和机器学习应用愈加广泛。但是对于初学者入门还是有一定难度,对于该领域整体概况不能明晰。本章主要从发展历程、研究现状、应用前景等角度整体介绍自然语言处理和机器学习,让读者对该技术领域有个系统而全面的认识。 适合人群 具备一定编程基础的计算机专业、软件工程专业、通信专业、电子技术专业和自动化专业的学生和自然语言处理感兴趣的人群。 学习前技术储备 具备编程语言基础 具备面向对象的编程思想 主题大纲 1 · 快速了解自然语言处理 1.1 · 什么是自然语言处理(理解掌握) 1.2 · 自然语言处理发展历史和背景(了解) 1.3 · 自然语言处理涉及的学科领域(了解) 1.4 · 自然语言处理技术体系(理解) 1.5 · 自然语言处理就业与发展前景(了解) 2 · 基础知识介绍 2.1 · NLP与数学(了解) 2.2 · NLP与统计学(了解) 2.3 · NLP与机器学习(了解) 3 · 寄语 快速了解...

独家 | 一文带你读懂特征工程!

无论它的规模和大小如何,数据已经成为现代企业、公司和组织的一流资产。任何一个智能系统都需要数据驱动,无论它多复杂。每个智能系统的核心,均有一个或多个基于某种数据学习方法的算法,例如机器学习、深度学习或统计方法,它们利用这些数据来生成知识,并在一段时间内提供智能洞察。 算法本身是非常通用的,但无法在普通原始数据上有效发挥作用。因此,需要从原始数据中提取有意义的特征,我们才能够理解和使用这些数据。 任何一个智能数据洞察系统基本上都由端到端的管道组成: •先是 获取原始数据 ; •然后利用数据处理技术,从这些数据中 获取、处理和提取有意义的特征和属性 ; •最后,通常利用统计模型或机器学习模型等技术 对这些特征进行 建模 。 如果有必要的话,还需要根据手头要解决的问题部署该模型以供将来使用。 获取原始数据后,直接在数据之上构建模型是鲁莽的,因为我们无法从普通

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