斯坦福CS124从语言到信息课程-学习资料
斯坦福CS124课程,内容覆盖文本挖掘与信息应用的知识

关键词标签: 斯坦福, 文本挖掘, 信息应用, 信息检索, 语言模型, 协同过滤, 推荐系统, 社交网络, 问答系统
CS124; From Languages to Information; 从语言到信息
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From Languages to Information
从语言到信息
Stanford University
斯坦福大学
CS124
⭐⭐⭐⭐⭐


课程介绍

CS124; From Languages to Information; 从语言到信息

网络世界有大量以语言和社交网络形式存在的非结构化信息。学习如何使用神经网络和其他机器学习工具来理解这些信息,并通过语言形式与人类互动——如回答问题、提供建议等!斯坦福 CS124 就是一门聚焦文本类数据与信息挖掘应用的课程。

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CS124 课程主题内容涉猎非常广,包含算法(如文本处理、编辑距离、语言模型、机器学习分类器、神经嵌入、倒排索引、协同过滤、PageRank 等)、应用(如聊天机器人、情感分析、信息检索、问答、文本分类、推荐系统等)。课程对于帮助构建NLP中的全域概念和不同应用板块的算法理解非常有帮助。

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课程讲师 Dan Jurafsky,语言学(Linguistics)教授,斯坦福计算机系教授,研究自然语言处理及其在社会和认知科学中的应用,是书籍《Speech and Language Processing》《The Language of Food: A Linguist Reads the Menu》的作者之一。


课程主题

CS124 的课程形式是『翻转课堂』,在课堂完成10节课程,包含:开始与结束的2场面对面讲座、5 个面对面的Team Work和 3次面对面的讲授。其余课程都已经预先录制完成,参与课程需认真研究课程表并做好准备。本门课程包含 7 个主题,ShowMeAI 对其进行了整理。


课程资料 | 下载

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课程视频 | B站

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ShowMeAI 将视频上传至B站,并增加了中英双语字幕,以提供更加友好的学习体验。点击页面视频,可以进行预览。推荐前往 👆 B站 观看完整课程视频哦!

本门课程,ShowMeAI 将部分章节进行了切分,按照主题形成更短小的视频片段,便于按照标题进行更快速的检索。切分后的视频清单列写在这里:

章节编号 章节内容
第01讲 文本预处理
第02讲 编辑距离
第03讲 语言模型
第04讲 朴素贝叶斯与文本分类
第05讲 逻辑回归
第06讲 信息检索-第1部分
第07讲 信息检索-第2部分
第08讲 语义向量与文本嵌入
第09讲 序列标注及其在词性和实体标注中的应用
第10讲 简单神经网络与神经语言模型
第11讲 聊天机器人与对话系统
第12讲 从协同过滤到推荐系统
第13讲 网络与链接分析
第14讲 社交网络分析

根据视频内容整理的这份『CS124 课程结构图解』,展示了内容要点及其逻辑关系,超级直观!相信对构建 Whole Picture 特别有帮助~

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本文作者 韩信子
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