NLP学习笔记:斯坦福公开课CS224n和自然语言处理简介_斯坦福cs224n自然语言处理课程-程序员宅基地

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自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是计算机科学与人工智能领域中的一个重要研究方向。它涉及计算机与人类自然语言之间的交互,旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。

斯坦福大学的公开课CS224n(自然语言处理与深度学习)是一个备受推崇的课程,为学习NLP提供了很好的起点。在本篇文章中,我们将简要介绍CS224n课程的主要内容,并提供一些相关的源代码示例。

CS224n课程概述:
CS224n课程着重介绍了基于深度学习的自然语言处理方法和技术。以下是该课程的核心主题:

  1. 神经网络和深度学习基础:课程从神经网络和深度学习的基本概念开始,讲解了前向传播、反向传播、梯度下降等核心算法,为后续的NLP应用打下了基础。

  2. 词向量表示:词向量是NLP中的重要概念,它将单词映射到一个连续的向量空间中。CS224n课程介绍了词向量的表示方法,包括基于计数的方法(如词频和共现矩阵)和基于预测的方法(如Word2Vec模型)。

  3. 语言模型:语言模型是NLP中的核心任务之一,它用于预测给定上下文中的下一个单词。CS224n课程讲解了传统的n-gram语言模型和基于循环神经网络(RNN)的语言模型。我们可以使用下面的代码示例来实现一个简单的n-gram语言模型:

import nltk
from nltk import ngr
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