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下一节:3.4

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自然语言处理课程列表:

绪论 自然语言处理概要

-自然语言处理概要

--单元

-绪论 章节测试

第一章 语言模型

-语言模型

--语言模型

-第一章 章节测试

第二章 无监督的结构化学习

-无监督的结构化学习

--单元

-第二章 章节测试

第三章 结构化学习的一般情形

-第一节 确定机器学习单元

--3.1

-第二节 自然语言处理中的结构化学习任务

--3.2

-第三节 退化为分类问题

--3.3

-第四节 结构分解

--3.4

-第三章 章节测试

第四章 结构上的标注

-第一节 局部马尔可夫模型与概率图模型

--4.1

-第二节 其他相关任务的标注形式化

--4.2

-第三节 隐马尔可夫模型与线性序列上的不等分解

--4.3

-第四章 章节测试

第五章 表示

-第一节 语言表示:独热

--5.1

-第二节 语言表示:特征函数

--5.2

-第三节 语言表示:通用特征模板与加权的独热

--5.3

-第五章 章节测试

第六章 机器学习模型

-第一节 机器学习模型

--6.1

-第二节 直接的模型:感知机

--6.2

-第三节 直接的模型:K-最邻近

--6.3

-第四节 损失函数:最大边界(上)

--6.4

-第五节 损失函数:最大边界(下)

--6.5

-第六节 损失函数:交叉熵(上)

--6.6

-第七节 损失函数:交叉熵(下)

--6.7

-第六章 章节测试

第七章 深度学习

-第一节 深度自然语言处理

--7.1

-第二节 词向量

--7.2

-第三节 自动学习的词向量

--7.3

-第四节 评估词向量

--7.4

-第五节 基于词向量的分类

--7.5

-第六节 神经网络

--7.6

-第七节 RNN

--7.7

-第八节 CNN

--7.8

-第九节 深度学习工具包

--7.9

-第七章 章节测试

第八章 句法分析

-第一节 句法分析简介

--8.1

-第二节 成分短语分析:上下文无关文法

--8.2

-第三节 成分短语分析:结构歧义

--8.3

-第四节 概率上下文无关文法

--8.4

-第五节 依存分析:带中心词标注的CFG

--8.5

-第六节 依存分析:树库

--8.6

-第七节 依存分析:结构

--8.7

-第八节 图表分析

--8.8

-第九节 基于图模型和转移模型的分析(上)

--8.9

-第十节 基于图模型和转移模型的分析(下)

--8.10

-第八章 章节测试

第九章 语义角色标注

-第一节 任务和数据

--9.1

-第二节 最大熵模型

--9.2

-第三节 神经模型+依存形式

--9.3

-第四节 神经模型+成分形式

--9.4

-第五节 影响性能的因素+统一建模依存和成分语义角色标注

--9.5

-第九章章节测试

第十章 语言(表示)模型和机器阅读理解

-第一节 自然语言理解

--10.1

-第二节 语言模型

--10.2

-第三节 语言表示(上)

--10.3

-第四节 语言表示(中)

--10.4

-第五节 语言表示(下)

--10.5

-第六节 面向机器阅读理解的语言模型

--10.6

-第十章 章节测试

3.3笔记与讨论

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