自然語言處理

相對於機器語言,人類所用來溝通的語言例如中文、英文、日文等等稱為自然語言,廣義來說甚至包含姿勢。自然語言處理主要目標是利用電腦來處理自然語言,近年來,因為網際網路的流通與發達,深度學習與資料科學的技術快速演進,資訊爆炸與技術跳躍的結果導致處理智慧型文本的技術受到很大的重視,其中自然語言處理理論與技術扮演相當重要的角色。 本課程將會講授自然語言處理的基礎技術及延伸應用,以實作培養基礎研究與開發系統能力,並導引同學們了解最新的技術,以提供給同學們進入自然語言處理專業領域的入門磚。修習完本課程的同學應具備以下的能力: (1)了解自然語言相關的議題,為進入相關產業做準備 (2)可以用程式處理文本,擷取所需的資訊 (3)可自行研讀與自然語言處理相關的論文

正修習或修過機率與統計課程

無備註

本課程從自然語言及訊息處理所需的數學知識開始介紹,加入語言學的知識做好處理文本的準備,接著介紹語料庫、語法、及各種自然語言的應用。為使同學們除了研究之外,也能在將來就業時應用,另特別加入自然語言工具及中文資料處理方式的介紹,各項多樣化的期中實作專題提升同學們於此領域的實力,並以工作坊方式呈現期末專題分享。

期中考 20% 4個期中專題 各10% 期末專題 30% 課堂表現 10%

• 數學基礎

  1. 基礎機率 2. 資訊理論

  講授：

  3

• 語言學知識

  1. 詞性、構詞學、句子結構 2. 文法與剖析

  講授：

  3

• 語料庫

  1. 語料庫介紹與建立 2. 語料標記

  講授：

  3

• 專題實作一

  1. 語料庫專題實作

  實作：

  3

• 字彙處理

  1. 互現、n元模型 2. 解岐義性

  講授：

  3

• 語法

  1. 馬可夫模型 2. 詞性標記 3. 剖析樹

  講授：

  3

• 專題實作二

  1. 評估程式實作

  實作：

  3

• 技術應用

  1. 語言推論/知識圖譜 2. 文件分類 3. 聊天系統

  講授：

  3

• 工具

  1. 各種基礎工具介紹 2. 工具使用

  講授：

  3

• 專題實作三

  1. 工具應用專題實作

  實作：

  3

• 機器學習/深度學習與自然語言處理

  1. 基礎機器學習 2. 基礎深度學習

  講授：

  3

• 商業應用

  1. 金融 2. 客服 3. 產品銷售/評價

  講授：

  3

• 期末專題

  1. 專題設計 2. 專題展

  實作：

  3

Foundations of Statistical Natural Language Processing 指定論文

地點

Skype進行

時間

需先約定時間

聯絡方式

Email: lwku@iis.sinica.edu.tw