In Kurs 2 der Natural Language Processing Spezialisierung 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 von entscheidender Bedeutung ist, c) einen besseren Autovervollständigungs-Algorithmus unter Verwendung eines N-Gramm-Sprachmodells schreiben und d) Ihr eigenes Word2Vec-Modell schreiben, das ein neuronales Netz zur Berechnung von Worteinbettungen unter Verwendung eines kontinuierlichen Bag-of-Words-Modells verwendet.
Natürliche Sprachverarbeitung mit probabilistischen Modellen
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Natürliche Sprachverarbeitung mit probabilistischen Modellen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Verarbeitung natürlicher Sprache“



Dozenten: Younes Bensouda Mourri
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1,782 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
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: Algorithms
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Machine Learning Methods
- Kategorie: Markov Model
- Kategorie: Embeddings
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Probability & Statistics
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4 Aufgaben
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Geprüft am 29. Mai 2021
I'm really thankful to the professors for sharing there knowledge and experience and creating this excellent course. I have learnt a a lot. Thank You !!!
Geprüft am 10. Sep. 2020
This is one of the best courses i have taken. I have learned a lot from this course. Assignments were great and challenging. Thank you deeplearning.ai team for this amazing course.
Geprüft am 27. Dez. 2020
A great course in the very spirit of the original Andrew Ng's ML course

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