In Course 2 of the Natural Language Processing Specialization, you will:
a) Create a simple auto-correct algorithm using minimum edit distance and dynamic programming,
b) Apply the Viterbi Algorithm for part-of-speech (POS) tagging, which is vital for computational linguistics,
c) Write a better auto-complete algorithm using an N-gram language model, and
d) Write your own Word2Vec model that uses a neural network to compute word embeddings using a continuous bag-of-words model.Lee mas.
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Las técnicas y herramientas cubiertas en Natural Language Processing with Probabilistic Models son muy similares a los requisitos que se encuentran en los anuncios de trabajo de Científico de datos.
Natural Language Processing with Probabilistic Models is a part of uno structured learning path.
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Natural Language Processing
