自然语言处理NLP中文分词和词性

自然语言处理NLP中文分词和词性

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  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:中文分词和词性标注原理及Python的jieba分词工具源码实战

  • 课时2:Java的中文分词和词性标注源码实战

  • 课时3:Java开源的HanLP自然语言处理工具包介绍

  • 课时4:就业、面试技巧、职业生涯规划、职业晋升指导概述

  • 课时5:怎么写一份漂亮的简历?

  • 课时6:哪些招聘网站是比较好的?

  • 课时7:通过内推方式找工作?成功率高?

  • 课时8:通过猎头找工作?薪资高?

  • 课时9:面试前准备:学习、其它有针对性的个性化准备等

  • 课时10:面试过程中的关键技巧

  • 课时11:面试失败后如何复盘、总结面试经验、学习和准备下次面试?

  • 课时12:面试成功后如何谈薪资offer、入职时间等

  • 课时13:新员工入职后的工作中经验技巧、注意事项、如何顺利通过试用期?

  • 课时14:职业生涯如何规划?下次找工作找什么样的?如何晋升?

  • 课时15:大数据部门组织架构

  • 课时16:大数据部门各个职位的职业生涯规划和发展路径

  • 课时17:《分布式机器学习实战》新书发布会直播现场

  • 课时18:配套教材详细介绍及人工智能最新热点技术全面解密

  • 课时19:大数据人工智能百万年薪成才之路 - 技术成长路线指引

课程概述

一、课程优势

本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套2020年10月新书《分布式机器学习实战》:
https://item.jd.com/12743009.html

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二、课程简介

 中文分词与词性标注是自然语言处理的第一个阶段,是上层处理的基础。分词的主要研究内容是歧义切分和未登录词识别。歧义切分是指对同一个文字片断具有不同的切分方式,如“结合成分子”这句话就有好几种切分方法,但是正确的只有一种,能正确的进行歧义切分是分词的一个难点。分词的另一个难点是未登录词识别,未登录词指的是在词表中没有收录的词,主要包括时间词、数词、人名、地名、机构名等。词性标注的主要研究内容是兼类词的识别,兼类词是指具有多种词性的词。分词与词性标注可应用于各个自然语言处理和信息检索系统中。

 下面我们就用Python和Java两种开发语言给大家分别讲一下原理和对应的源码实现。

三、额外福利

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