课程介绍
本课程将自然语言处理作为一套探索和推理文本数据的方法的使用，特别关注NLP的实际应用—以新的创造性方式使用Python中现有的NLP方法和库(而不是探索它们背后的核心算法)。
学生将学会应用和扩展现有的NLP Python库(包括scikit-learning、keras、gensim和spacy )来解决文本处理问题。主讲内容包括text-driven的forecasting和prediction(涉及与文本分类或回归相关的问题)；实验设计；文本的表示，包括源自语言结构的特征(如词性、命名实体、语法和共指消解)，以及单词、句子和文档的低维表示的特征；处于聚类的目的探索文本相似性；信息提取(提取文本中提到的实体之间的关系)；以及人机交互中涉及的NLP问题。本课程将集中讨论解决这些问题的现代神经方法(包括CNN、RNN、LSTMs和Attention的结构)，以及经典方法(逻辑/线性回归、贝叶斯模型)。
本课程主要面向一系列学科(包括信息、英语、社会学、公共政策、新闻、计算机科学、法律等)的学生。他们对文本数据科学感兴趣，可以用Python编程，但可能没有比较扎实的技术背景。
文末附课程资料下载地址
课程主页
http://people.ischool.berkeley.edu/~dbamman/info256.html
课程大纲
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