课程大纲
01 导论：基础知识与中英文文本操作
第1章 自然语言处理基础
• 1.1 文本数据、字、词、term
• 1.2 字符串处理
• 1.3 模式匹配与正则表达式
• 1.4 【实战】字符串基本处理与正则表达式文本匹配与替换
第2章 英文文本处理与解析
• 2.1 英文文本解析任务介绍：分词、去停用词、提取词干等
• 2.2 【实战】NLTK工具库英文文本处理案例
• 2.3 【实战】spaCy工具库英文文本处理案例
• 2.4 【实战】基于python的英文文本相似度比对
• 2.5 【实战】简易文本情感分析器构建
第3章 中文文本处理与解析
• 3.1 中文文本处理任务介绍：分词、去停用词、N-gram
• 3.2 英文文本解析任务介绍：词性分析、依赖分析、命名实体识别、关键词抽取
• 3.3 jieba工具库介绍
• 3.4 【实战】python中文文本清洗、处理与可视化
• 3.5 【实战】python新闻网站关键词抽取
02 语言模型：通顺度模型与智能纠错
第1章 语言模型与应用
• 1.1 假设性独立与联合概率链规则
• 1.2 N-gram语言模型
• 1.3 N-gram应用：词性标注、中文分词、机器翻译与语音识别
第2章 统计语言模型与神经语言模型构建
• 2.1 基于统计的语言模型构建
• 2.2 【实战】KenLM工具库使用及语言模型生成
• 2.3 【实战】基于KenLM的简易拼写纠错
• 2.4 【实战】基于RNN的神经语言模型
• 2.5 【实战】基于pytorch的语言模型训练
03 文本表示：词向量构建与分布表示
第1章 文本词与句的表示
• 1.1 文本表示概述
• 1.2 文本离散表示：词袋模型与TF-IDF
• 1.3 文本分布式表示：word2vec
• 1.4 【实战】python中文文本向量化表示
• 1.5 【实战】基于gensim的中文文本词向量训练与相似度匹配
第2章 文本表示进阶
• 2.1 预训练在图像领域的应用
• 2.2 ELMO：基于上下文的embedding
• 2.3 GPT: Transformer特征抽取
• 2.4 BERT：预训练双向Transformer
• 2.5【实战】基于BERT进行fine-tuning
04 文本分类：情感分析与内容分类
第1章 文本分类机器学习模型与实战
• 1.1 朴素贝叶斯模型与中文文本分类
• 1.2 逻辑回归/SVM与文本分类
• 1.3 facebook fasttext原理与操作
• 1.4 【实战】python中文新闻分类
• 1.5 【实战】基于fasttext的文本情感分析
第2章 文本分类深度学习模型与实战
• 2.1 词嵌入与fine-tuning
• 2.2 基于卷积神经网络的文本分类
• 2.3 基于LSTM的文本分类
• 2.4 【实战】使用tensorflow构建卷积神经网络完成新闻分类
• 2.5 【实战】使用tensorflow构建LSTM完成影评褒贬分析模型
第1章 文本分类机器学习模型与实战
• 1.1 朴素贝叶斯模型与中文文本分类
• 1.2 逻辑回归/SVM与文本分类
• 1.3 facebook fasttext原理与操作
• 1.4 【实战】python中文新闻分类
• 1.5 【实战】基于fasttext的文本情感分析
第2章 文本分类深度学习模型与实战
• 2.1 词嵌入与fine-tuning
• 2.2 基于卷积神经网络的文本分类
• 2.3 基于LSTM的文本分类
• 2.4 【实战】使用tensorflow构建卷积神经网络完成新闻分类
• 2.5 【实战】使用tensorflow构建LSTM完成影评褒贬分析模型
05 主题模型：文本主题抽取与表示
第1章 文本主题抽取与表示
• 1.1 基于tf-idf与text-rank的主题词抽取
• 1.2 无监督学习与LDA主题模型
• 1.3 监督学习与文本打标签
• 1.4 【实战】基于python的中文关键词抽取与可视化
• 1.5【实战】基于LDA的新闻主题分析与可视化呈现
06 seq2seq模型：文本序列映射学习
第1章 序列到序列模型与应用
• 1.1 从RNN到seq2seq模型
• 1.2 编码解码模型
• 1.3 seq2seq模型详解
• 1.4 注意力(attention)机制
• 1.5 【实战】tensorflow seq2seq模型使用方法详解
• 1.6 【实战】基于seq2seq的文本摘要生成实现
07 文本生成：写诗作词对对联
第1章 文本生成与自动创作
• 1.1 基于RNN/LSTM的语言模型回顾
• 1.2 基于语言模型的文本生成原理
• 1.3 基于seq2seq的文本生成原理
• 1.4 【实战】基于LSTM的唐诗生成器
• 1.5 【实战】基于seq2seq的歌词生成器
08 机器翻译：双语翻译
第1章 统计机器翻译
• 1.1 词、句子和语料与基本概率论知识
• 1.2 翻译模型与语言模型
• 1.3 解码与beam-search
• 1.4 翻译系统评估
• 1.5 【实战】moses统计翻译系统实战
第2章 基于seq2seq的机器翻译模型
• 2.1 基础seq2seq编解码模型机器翻译应用
• 2.2 基于注意力机制的seq2seq机器翻译优化
• 2.3【实战】基于keras完成的基础seq2seq机器翻译模型
• 2.4【实战】基于tensorflow的google版seq2seq机器翻译模型
第3章 facebook基于CNN的机器翻译模型
• 3.1 【课程】基于CNN的翻译系统模型结构
• 3.2 【课程】使用CNN完成神经翻译系统的tricks
• 3.3【实战】facebook CNN机器翻译系统代码解析
第4章 来自Google的Transformer模型
• 4.1 来自Google的Transformer模型
• 4.2 Transformer模型的训练细节
• 4.3 【实战】Transformer源码解析
09 聊天机器人：机器客服与语音助手
第1章 基于内容匹配的聊天机器人
• 1.1 基于文本字面匹配的聊天机器人
• 1.2 借助深度学习进行语义抽取匹配的聊天机器人
• 1.3 【实战】Chatterbot聊天机器人工具库简易使用
• 1.4 【实战】基于深度学习匹配的聊天机器人实现
第2章 基于seq2seq的聊天机器人
• 2.1 seq2seq用于聊天机器人场景的原理
• 2.2 数据处理与准备
• 2.3 模型构建与优化细节
• 2.4 【实战】基于tensorflow的seq2seq聊天机器人构建
10 视觉文本任务：看图说话
第1章 看图说话问题与实现
• 1.1 “看图说话”问题介绍
• 1.2 简易CNN+RNN编码解码模型完成图片短文本描述原理
• 1.3 注意力模型与“看图说话”优化
• 1.4 【实战】基于CNN+RNN的编解码“看图说话”与beam-search优化
• 1.5 【实战】基于attention model的“看图说话”实现
第2章 视觉问答机器人(VQA)原理与实现
• 2.1视觉问答机器人问题介绍
• 2.2基于图像信息和文本信息抽取匹配的VQA实现方案
• 2.3基于注意力(attention)的深度学习VQA实现方案
• 2.4【实战】使用keras完成CNN+RNN基础VQA模型
• 2.5【实战】基于attention的深度学习VQA模型实现
11 文本相似度计算与文本匹配问题
第1章 文本相似度问题与应用场景
• 1.1 文本相似度问题
• 1.2 文本相似度应用场景：问答系统、对话系统、信息检索
• 1.3 传统文本相似度计算方式：编辑距离、simhash、word2vec
• 1.4 【实战】编辑距离计算python实现
• 1.5 【实战】基于simhash的相似文本判断
第2章 基于深度学习的文本语义匹配
• 2.1基于深度学习的语义表达方法
• 2.2 DSSM（Deep Structured Semantic Models）模型详解
• 2.3 DRMM（Deep Relevance Matching Model）模型详解
• 2.4【实战】基于LSTM的监督学习语义表达抽取
• 2.5【实战】基于DSSM的问题语义相似度匹配案例
• 2.6【实战】基于DRMM的问答匹配案例
获取方式（备注网易自然语言处理）
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