《人工智能应用：自然语言处理》课件.ppt

人工智能应用：自然语言处理;课程简介：NLP的重要性与应用场景;NLP发展简史：从规则到深度学习;NLP的核心任务：分词与词性标注;分词算法：基于词典与统计的方法;词性标注：隐马尔可夫模型（HMM）;命名实体识别（NER）：定义与应用;NER方法：基于规则、机器学习、深度学习;句法分析：短语结构树与依存句法树;句法分析算法：CKY算法与Earley算法;语义分析：词义消歧与语义角色标注;词义消歧方法：基于知识库与上下文;语义角色标注：PropBank与FrameNet;文本分类：应用与算法选择;文本分类算法：朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）;文本分类算法：深度学习模型（CNN、RNN）;情感分析：情感极性判断与情感强度分析;情感分析方法：基于词典、机器学习、深度学习;文本摘要：抽取式摘要与生成式摘要;抽取式摘要：TextRank算法;生成式摘要：Seq2Seq模型与注意力机制;机器翻译：发展历程与挑战;机器翻译模型：Seq2Seq模型与Transformer模型;注意力机制在机器翻译中的应用;问答系统：类型与构建方法;知识图谱问答：基于语义解析与路径推理;阅读理解：模型与数据集;阅读理解模型：BiDAF、BERT、RoBERTa;对话系统：类型与架构;对话系统架构：NLU、DM、NLG;语言模型：N-gram模型与神经语言模型;N-gram模型：原理与平滑方法;神经语言模型：RNN与Transformer;词向量：Word2Vec、GloVe、FastText;Word2Vec：CBOW与Skip-gram模型;GloVe：基于共现矩阵的词向量学习;FastText：用于文本分类的词向量;预训练模型：BERT、GPT系列;BERT：Transformer编码器与掩码语言模型;GPT：Transformer解码器与生成式预训练;NLP评估指标：准确率、召回率、F1值;BLEU：机器翻译评估指标;ROUGE：文本摘要评估指标;NLP工具包：NLTK、spaCy、jieba;深度学习框架：TensorFlow、PyTorch;NLP中的对抗攻击与防御;数据增强在NLP中的应用;知识图谱构建：实体抽取、关系抽取;关系抽取方法：监督学习、远程监督;NLP在医疗领域的应用：电子病历分析;NLP在金融领域的应用：舆情分析;NLP在法律领域的应用：合同审核;NLP在教育领域的应用：智能批改;NLP在搜索领域的应用：查询理解;NLP的未来发展趋势：多模态学习;NLP的伦理问题：偏见与公平性;NLP的挑战与机遇：跨语言与低资源;案例分析：??能客服系统;案例分析：情感分析在电商平台的应用;实验：使用Python进行文本分类