在自然语言处理专业课程 2 中，您将：a) 使用最小编辑距离和动态编程创建一个简单的自动更正算法；b) 应用维特比算法进行语音部分（POS）标记，这对计算语言学至关重要；c) 使用 N-gram 语言模型编写一个更好的自动补全算法；d) 编写自己的 Word2Vec 模型，该模型使用神经网络，使用连续词袋模型计算词嵌入。
利用概率模型进行自然语言处理
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 自然语言处理 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
了解自动更正、最小编辑距离和动态编程，然后创建自己的拼写检查程序来纠正拼写错误的单词！
涵盖的内容
11个视频11篇阅读材料1个作业1个编程作业2个非评分实验室
了解马尔可夫链和隐马尔可夫模型，然后使用它们为《华尔街日报》文本语料库创建语音部分标记！
涵盖的内容
13个视频12篇阅读材料1个作业1个编程作业2个非评分实验室
通过计算序列概率了解 N-gram 语言模型的工作原理，然后使用 Twitter 的文本语料库建立自己的自动完成语言模型！
涵盖的内容
11个视频10篇阅读材料1个作业1个编程作业3个非评分实验室
了解单词嵌入如何承载单词的语义，使其在 NLP 任务中发挥更大作用，然后建立自己的连续词袋模型，从莎士比亚文本中创建单词嵌入。
涵盖的内容
22个视频23篇阅读材料1个作业1个编程作业5个非评分实验室
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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NP
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已于 Jan 22, 2022审阅
This class is one of the best on the subject. The prof is very knowledgeable and explains concepts very clearly. The code in the assignments and lectures is super clean and structured incredibly well.
BN
5
已于 Sep 10, 2020审阅
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.
TW
4
已于 Sep 20, 2024审阅
I felt like I learned some new things from this course. Some of the maths was not as rigorous as it might have been. For example, the proof for Levenstein wasn't complete.
常见问题
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