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
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Verarbeitung natürlicher Sprache



Dozenten: Younes Bensouda Mourri
89.617 bereits angemeldet
(1,766 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: Datenverarbeitung
- Kategorie: Lineare Algebra
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Markov-Modell
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Computerprogrammierung
Wichtige Details

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4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
Erfahren Sie mehr über Autokorrektur, minimale Editierdistanz und dynamische Programmierung und bauen Sie dann Ihre eigene Rechtschreibprüfung, um falsch geschriebene Wörter zu korrigieren!
Das ist alles enthalten
11 Videos11 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
Lernen Sie Markov-Ketten und Hidden Markov-Modelle kennen und verwenden Sie diese, um Part-of-Speech-Tags für einen Wall Street Journal-Textkorpus zu erstellen!
Das ist alles enthalten
13 Videos12 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
Lernen Sie, wie N-Gramm-Sprachmodelle funktionieren, indem Sie Sequenzwahrscheinlichkeiten berechnen, und erstellen Sie dann Ihr eigenes Autovervollständigungs-Sprachmodell anhand eines Textkorpus von Twitter!
Das ist alles enthalten
11 Videos10 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore
Erfahren Sie, wie Worteinbettungen die semantische Bedeutung von Wörtern tragen, was sie für NLP-Aufgaben viel leistungsfähiger macht. Erstellen Sie dann Ihr eigenes kontinuierliches Bag-of-Words-Modell, um Worteinbettungen aus Shakespeare-Text zu erstellen.
Das ist alles enthalten
22 Videos23 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe5 Unbewertete Labore
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 13. Feb. 2021
Nicely broken into digestible chunks. Labs well done, not too easy, and too too frustrating. Material presented clearly and in (again) nice small steps.
Geprüft am 30. 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 2. Juli 2020
This course is very good introduction to NLP Probabilistic models such as Hidden Markov model, N-Gram Language model, and Word2Vec with Python programming assignments.

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