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       1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
       2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會?！詈细駥W員免費頒發(fā)相關工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。

自然語言處理是機器學習當前最神秘，最紅火，最具難度，也最讓引人關注的分支。在搜索引擎，語音識別，情感分析，大批量文檔處理，機器翻譯，自動應答等各個領域有著前程無可限量的應用?？梢栽囅胍慌_能理解自然語言，并且和人類能用語言純熟交流的機器，那還能叫機器么？文本挖掘(Text Mining)是數(shù)據(jù)挖掘以及自然語言處理技術衍生的一個分支，挖掘對象通常是非結構化的文本數(shù)據(jù)，常見的文本挖掘對象包括網(wǎng)頁所產(chǎn)生的BBS留言、博客、微博、新聞跟貼與轉貼等。此外，擁有大型呼叫中心或郵件系統(tǒng)的企業(yè)，call center或mail積攢下來的大量語言記錄也可以通過文本挖掘獲得眾多具有商業(yè)價值的知識。我們用計算機去處理文字，語音，理解語言，這些本來是高等生物人類才能做的事情，使到系統(tǒng)能產(chǎn)生“機器也具有人類同樣的智慧”的震驚效果，無需置疑肯定會給顧客和觀眾留下極其深刻的印象。

第1節(jié) 自然語言處理與文本挖掘概述。強大的系統(tǒng)后面都有一個強大的語料庫。形式語言，機器詩人是怎樣煉成的？
第2節(jié) 自動機及其應用，文稿自動校正，歧義消除
第3節(jié) 語言模型，平滑方法。應用案例：語音識別，分詞消岐
第4節(jié) 概率圖模型，生成式模型與判別式模型，貝葉斯網(wǎng)，馬爾科夫鏈，隱馬爾科夫模型HMM，應用案例：語音識別與分詞
第5節(jié) 馬爾科夫網(wǎng)，最大熵模型，條件隨機場CRF，實現(xiàn)HMM和CRF的軟件。應用案例：使用最大熵消除歧義，使用CRF進行標注
第6節(jié) 漢語分詞專題。世界上最難的語言名不虛傳
第7節(jié) 命名實體識別，詞性標注，從文本里挖出最重要的內(nèi)容
第8節(jié) 句法分析，找出句子的重點
第9節(jié) 語義分析與篇章分析，讓機器象語言學家那樣思考
第10節(jié) 文本分類，情感分析。應用案例：互聯(lián)網(wǎng)自動門戶，評論傾向性分析
第11節(jié) 信息檢索系統(tǒng)，搜索引擎原理，問答系統(tǒng)，應用案例：客服機器人是怎么造出來的？
第12節(jié) 文本深度挖掘：自動文摘與信息抽取
第13節(jié) 機器翻譯與語音識別技術介紹。IBM Watson系統(tǒng)的認知智慧。