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Course Outline
NLP 방법에 대한 간략한 소개
- 단어 및 문장 토큰화
- 텍스트 분류
- 감정 분석
- 철자 교정
- 정보 추출
- 파싱
- 의미 추출
- 질문 답변
NLP 이론 개요
- 개연성
- 통계
- 머신러닝
- n-gram 언어 모델링
- 나이브 베이즈
- 맥센트 분류기
- 시퀀스 모델(Hidden Markov Models)
- 확률적 종속성
- 구성 요소 분석
- 의미의 벡터 공간 모델
Requirements
NLP에 대한 배경 지식은 필요하지 않습니다.
필수: 프로그래밍 언어에 대한 지식(Java, Python, PHP, VBA 등).
기대 사항: 상당한 수학 능력(A-레벨 수준), 특히 확률, 통계, 미적분 분야에서.
장점: 정규 표현식에 익숙함.
21 Hours
