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언어 처리 전문화 : 그래프

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요약

언어 처리의 전문화 : 그래프는 자연어 처리 (PLN)에서 그래프 통합의 관련성이 높아짐에 따라 나타납니다. 그래프는 복잡한 언어 및 의미 론적 관계를 모델링하기위한 구조적이고 매우 유용한 표현을 제공합니다. 우리는 언어 기초에서 고급 알고리즘으로 탐구하여 그래프가 언어의 상호 연결을 효과적으로 시각화하고 분석 할 수있는 방법을 강조합니다. 이 접근법은 언어 적 맥락에 대한 이해를 최적화 할뿐만 아니라 엔티티 식별, 구문 분석 및 지식 그래프 구성과 같은 특정 PLN 문제를 해결하는 능력을 향상시킵니다.

목표

- 언어학과 언어 처리의 관계를 이해하십시오. - 통계 언어 모델과 텍스트 표현 기술을 지배합니다. - 언어 및 의미 론적 관계를 나타내는 그래프를 적용하십시오. -PLN에서 검색 알고리즘 및 PageRank를 구현하십시오. - 그래프를 사용하여 엔티티 및 지식 구성을 식별하십시오. - 파이썬과 chatfuel을 사용하여 인공 지능으로 챗봇을 개발하십시오. - 자동 요약, 일관된 텍스트 생성 및 감정 분석에서 그래프를 사용하십시오.

전문가 출구

언어 처리 분야에서 이러한 전문화를 통해 : 그래프는 대학과 산업 분야에서 연구 개발의 주요 역할을 준비 할 것입니다. PLN, AI 소프트웨어 엔지니어링, 챗봇 개발 및 건강, 금융 및 기술과 같은 다양한 분야의 텍스트 분석 전문가로서 PLN을 전문으로하는 데이터 과학자로 일할 수 있습니다.

당신을 준비하기 위해

언어 처리 분야의 전문화 : 그래프는 인공 지능 분야 (AI) 및 자연어 처리 (PLN)를 이끌어 그래프의 힘을 활용하는 고급 시스템을 설계하는 기술을 갖추게됩니다. 스마트 챗봇을 구축하고 텍스트 분석, 정보 추출 및 콘텐츠 생성에 혁신적인 기술을 적용하는 법을 배웁니다.

누가 해결 되었습니까?

이 언어 처리 분야의 전문화 : 그래프는 인공 지능, 계산 언어학 및 자연 언어 처리 및 그래프 기술을 향상시키는 데 관심이있는 전문가를 위해 설계되었습니다. 또한 새로운 기술을 전문으로하려는 관련 분야의 학생들에게 이상적입니다.