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您将获得

1.掌握处理非结构化文本数据，完成知识抽取、NLU、多轮对话决策、逻辑推理等NLP核心技术

2.深入理解分词、语义分析、语义表示、文本匹配、文本分类、主题识别等NLP主流领域

3.掌握词向量如word2vec等以及NLP相关的深度学习(RNN、LSTM、Bert等)相关知识

4.掌握NLP传统、机器学习及深度学习算法，完成QA系统、机器翻译、知识图谱、聊天机器人等实战项目

项目列表

1.问答系统

从零开始搭建一个完整的问答系统。给定一个语料库（问题和答案对），对于用户的输入需要返回最适合的答案。涉及到的模块：

1. 对于用户的输入需要做拼写纠错，这部分会用到语言模型

2. 之后对输入做文本的预处理，过滤等操作。

3. 把文本转换成向量形式，这里需要用到tf-idf, word2vec等相关的技术。

4. 针对于语料库，为了提升效率需要创建倒排表。

5. 基于相似度的计算来获得最优的答案。

2.情感分析系统

基于给定数据，来搭建一个完整的情感分析系统。项目涉及到的模块：

1. 数据的预处理

2. 特征工程，这部分是本项目的核心。

3. 监督学习模型的选择与调参。调参的过程需要尝试不同的优化策略。

3.知识图谱系统

利用非结构化数据来搭建知识图谱。项目涉及到的模块：

1. 从非结构化数据中抽取实体，以及词典库的构建

2. 关系的抽取（指定的关系）

3. 实体统一以及实体消歧。

4. 知识图谱的构建以及查询

4.对话系统中的NLU

基于给定的对话数据来构建NLU识别部分，并结果用于聊天机器人中。 项目涉及到的模块：

1. 文本特征的提取

2. 搭建CRF模型来识别关键词

3. 搭建LSTM-CRF模型来识别关键词。

5.机器翻译系统

基于给定数据，来搭建一个完整的情感分析系统。项目涉及到的模块：

1. 数据的预处理

2. 特征工程，这部分是本项目的核心。

3. 监督学习模型的选择与调参。调参的过程需要尝试不同的优化策略。

6.任务导向型聊天机器人

搭建一个完整的聊天机器人，用来服务搜索餐厅。项目涉及到的模块：

1. 文本预处理

2. 意图识别和关键信息抽取

3. 对于每一个意图设计对话管理状态机

4. 设计上下文处理的方法

5. 对话生成模块

6. 处理一些常见的boundary case。

7.开放型Capstone项目（付费项目）

这是一个开放性的项目，学员根据自己的兴趣可以选择方向以及题目，导师以及助教团队会全程指导你完成。选择的项目可以围绕自己所熟悉的任何NLP场景，也可以是纯学术性的，当然针对学术性的项目，如果有一定创新性，导师团队也可以协助你发表顶会论文。项目的中期和最后，会有简短的学员项目展示环节，导师和助教团队会提供建设性的意见。