Đề cương khóa học

Giới thiệu về Natural Language Generation (NLG)

  • Tổng quan về NLG và các ứng dụng của nó
  • Hiểu quy trình NLG
  • Giới thiệu về các thư viện Python cho NLG

Thu thập và Chuẩn bị Dữ liệu

  • Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
  • Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu văn bản
  • Tổ chức nội dung để tạo

Mô hình Ngôn ngữ cho NLG

  • Giới thiệu về mô hình ngôn ngữ
  • Huấn luyện mô hình ngôn ngữ để tạo văn bản
  • Tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ bằng SpaCy và NLTK

Lập kế hoạch Câu và Cấu trúc Văn bản

  • Lập kế hoạch cấu trúc câu và luồng nội dung
  • Sử dụng các mẫu cho tạo văn bản
  • Tùy chỉnh cấu trúc văn bản dựa trên các trường hợp sử dụng

Tạo Nội dung và Hậu Xử lý

  • Tạo văn bản từ dữ liệu có cấu trúc
  • Đánh giá và tinh chỉnh nội dung được tạo
  • Hậu xử lý và định dạng đầu ra

Các Kỹ Thuật NLG Nâng Cao

  • Sử dụng mạng nơ-ron để tạo văn bản (ví dụ: mô hình GPT)
  • Xử lý ngữ cảnh và tính mạch lạc trong văn bản được tạo
  • Khám phá các ứng dụng và nghiên cứu điển hình trong thế giới thực

Dự án Cuối khóa: Xây dựng Hệ thống NLG

  • Xác định phạm vi dự án
  • Xây dựng và triển khai hệ thống NLG
  • Kiểm tra và đánh giá hệ thống

Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo

Requirements

  • kinh nghiệm lập trình

Đối tượng

  • Nhà phát triển
  • Nhà khoa học dữ liệu
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (5)

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories