课程描述
这门课是对自然语言处理(NLP)详细介绍，自然语言处理是对能够用人类语言处理、理解或交流的计算系统的研究。该课程涵盖了基本方法，主要是机器学习和深度学习，用于整个自然语言处理领域，以及一套历史和当代的自然语言处理任务。所研究的模型包括基本分类模型、条件随机场、树形结构模型、递归和卷积神经网络、注意机制以及预先训练的神经模型，如BERT。问题从语法(词性标注、句法分析)到语义(词汇语义、问答、基础)不等，包括各种应用，如摘要、机器翻译、信息抽取和对话系统。整个学期的编程作业包括为各种自然语言处理任务构建可扩展的机器学习系统。
kchq：UT Austin 2021-《自然语言处理》课程视频及ppt分享
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课程大纲
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