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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1,785 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: Markov-Modell
- Kategorie: Bereinigung von Daten
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Einbettungen
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Wichtige Details

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4 Aufgaben
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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
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Geprüft am 23. Jan. 2022
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.
Geprüft am 29. Sep. 2020
Very good course! helped me clearly learn about Autocorrect, edit distance, Markov chains, n grams, perplexity, backoff, interpolation, word embeddings, CBOW. This was very helpful!
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.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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