NLP进阶之路上，你是否也遇到过这些疑问？

• 为什么在这个问题上使用Adam，而不是GD或者Adagrad?

• 对于特定的业务场景，我应该如何把领域知识考虑进去， 用先验，还是用限制条件？

• 对于拼车场景，设计了一套优化目标，但好像是离散优化问题，应该如何解决？

• 对于二分类，我应该选择交叉熵还是Hinge Loss？

想在NLP进阶之路上有所成长，推荐你贪心学院的《高阶NLP集训营》。

实战6大NLP项目

1.从零搭建一个完整的问答系统。

2.基于给定数据，搭建完整的情感分析系统。

3.利用非结构化数据搭建知识图谱。

4.基于给定的对话数据构建NLU识别部分，结果用于聊天机器人中。

5.基于给定数据，搭建一个完整的情感分析系统。

6.搭建一个完整的聊天机器人，用来服务搜索餐厅。

《NLP高阶训练营》

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01课程大纲

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02部分项目作业

课程设计紧密围绕学术界最新进展以及工业界的需求，涵盖了所有核心知识点，并且结合了大量实战项目，培养学员的动手能力，解决问题能力。

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。

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。

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

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。

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。

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。

03直播授课，现场推导演示

区别于劣质的PPT讲解，导师全程现场推导，让你在学习中有清晰的思路，深刻的理解算法模型背后推导的每个细节。更重要的是可以清晰地看到各种模型之间的关系！帮助你打通六脉！

▲源自：CRF与Log-Linear模型讲解

▲源自：CRF与Log-Linear模型讲解

▲源自：Convex Optimization 讲解

▲源自：Convergence Analysis 讲解

不管你在学习过程中遇到多少阻碍，你都可以通过以下4种方式解决：

1、直接在线问导师；

2、记录到共享文档中，每日固定时间的直播答疑；

3、学习社群中全职助教，随时提问答疑

4、共同的问题在Review Session里面做讲解

注：每次答疑，班主任都会进行记录，以便学员实时查阅。

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04每周课程安排

采用直播的授课方式，一周4-5次的直播教学， 包括2次的main lectures, 1-2次的discussion session (讲解某一个实战、必备基础、案例或者技术上的延伸）， 1次的paper reading session (每周会assign一篇必备论文，并且直播解读)。教学模式上也参考了美国顶级院校的教学体系。以下为其中一周的课程安排，供参考。

05你的必备挑战

1.编写一些技术类文章

通过在知乎上发表相关技术文章进行自我成果检验，同时也是一种思想碰撞的方式，导师会对发表的每一篇文章写一个详细的评语。万一不小心成为一个大V了呢？虽然写文章的过程万分痛苦，学习群里半夜哀嚎遍野，但看一看抓着头发写出来的文章结果还是非常喜人的！看着自己收获的点赞数，大家都默默地感谢起导师们的无情！

这种满满的成就感，让大家一篇接一篇写了下去！

个个都立刻变身成了知乎大牛~

2.Project项目 & 日常作业

除了文章，算法工程师的立命根本--项目代码，导师更是不会放过的。每次在Gitlab上布置的作业，导师们都会带领助教团队会予以详细的批改和反馈。并逼着你不断的优化！

06 课程研发团队

贪心学院联合来至Google、亚马逊、微软等AI企业11位AI科学家对课程内容进行不断的打磨细化，课程基础部分涵盖了该AI技术邻域从业者必备的所有核心知识点，同时在课程深度上加入了最新的学术研究及工业界的最新进展相关的教学，确保学员学到国内外企业中热门AI知识技能。

▲部分课程研发导师简介

这两天群里更是捷报连连。我们前三期项目的已经有多名学员被一线AI企业录取，还有通过二面、三面等待着offer。相信未来几周我们将会受到更多的好消息！

随便截了几个学员反馈。

我确定了我们的魔鬼训练营没有误人子弟，我们的课程真的帮助到大家实质的技能提升或帮助大家拿到offer。

这次我们迎来了第八期NLP的招生，千万不要觉得这是一个对标其他线上课程的普通的训练营。由于内容的专业性以及深度，在过去吸引了大量的全球顶级名府的学员，这里不乏来自斯坦福、UCSD、USC、哥大、HKUST、爱丁堡等世界名府的学生；在这里，你不仅可以享受到通往顶尖人才的快乐、也可以结识志同道合的AI从业者以及未来的科学家。

07报名须知

1、本课程为收费教学。

2、本期仅招收剩余名额23人。

3、品质保障！正式开课后7天内，无条件全额退款。

4、学习本课程需要具备一定的AI基础。

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