ดาวน์โหลดงานนำเสนอ
งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ
1
(Natural Language Processing)
บทที่ 6 การประมวลผลภาษาธรรมชาติเชิงการใช้งาน (Natural Language Processing) นำเสนอโดย ผู้ช่วยศาสตราจารย์จุฑาวุฒิ จันทรมาลี หลักสูตรวิทยาการคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยสวนดุสิต
2
Who Is This Guy?
3
What is NLP?
4
Common NLP Tasks
5
Interdisciplinary Tasks: Speech-to-Text
6
Interdisciplinary Tasks: Image Captioning
7
What Makes NLP so Hard?
8
Non-Standard Language
9
More Complex Languages Than English
10
Write Traditional “If-Then-Else” Rules?
11
Better Approach: Machine Learning
12
Part 1 Essential Machine Learning Background for NLP
13
Common ML Tasks
14
Common ML Tasks
15
Common ML Tasks
16
Regression
17
Regression
18
Regression
19
Regression
20
Linear Regression
21
Linear Regression
22
Linear Regression
23
Linear Regression
24
Classification
25
Classification
26
Classification
27
Classification
28
Clustering
29
Clustering
30
Evaluation
31
Evaluation
32
Evaluation
33
Deep Learning
34
Example: Convolutional Neural Network
35
Part 2 NLP Challenges And Approaches
36
Part 2 NLP Challenges And Approaches
37
Part 2 NLP Challenges And Approaches
38
Part 2 NLP Challenges And Approaches
39
Part 2 NLP Challenges And Approaches
40
“Classical” way: Training a NER Tagger
41
Feature Representation: Bag of Words
42
Feature Representation: Bag of Words
43
Deep Learning for NLP
44
Embedding Methods: Word2Vec
45
Embedding Methods: Word2Vec
46
Linearities
47
Training a NER Tagger: Deep Learning
48
Language Modeling
49
Language Modeling
50
Language Modeling
51
Language Modeling
52
Language Modeling
53
Hottest Current Research
54
Hottest Current Research
55
Hottest Current Research
56
Hottest Current Research
Demo 1: Exploring Semantic Properties Of ASOIAF (“Game of Thrones”) Demo 2: Topic Modeling for DOU.UA Comments
57
จบบทที่ 6
งานนำเสนอที่คล้ายกัน
