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;任务描述
任务目标
知识链接
任务实施
任务小结
考核评价;问答系统是人与机器交互最常见的形式，随着知识图谱技术的不断完善，基于知识库的问答系统越来越多的开始应用在各种问答场景中，本实验将使用BERT算法实现一个基于知识库的问答系统。
那么什么是自然语言呢？自然语言是如何处理的？它的关键处理技术是什么?循环神经网络算法又是什么？本任务将对这些问题进行讨论，并通过实验加深对智能语音的理解以及开发使用。;任务描述
任务目标
知识链接
任务实施
任务小结
考核评价;? 了解自然语言处理的基本知识。
? 了解循环神经网络的算法。
? 了解自然语言处理的关键技术。
? 掌握使用BERT算法开发智能问答系统。
;任务描述
任务目标
知识链接
任务实施
任务小结
考核评价;案例应用场景
案例相关知识
案例规划部署
案例演示操作
;在NLP（自然语言处理）领域，与我们生活息息相关的就是问答系统（QA），它是机器与人交互最常见的方式，探索问答系统背后的技术。
问答系统是人与机器交互最常见的形式，随着知识图谱技术的不断完善，基于知识库的问答系统越来越多的开始应用在各种问答场景中。
基于知识库的问答（knowledgebasequestionanswering,KBQA）即给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。具体的，从应用领域的角度划分，知识库问答可以分为：开放域的知识问答，如百科知识问答；特定域的知识问答，如金融领域，医疗领域，宗教领域等，以客服机器人，教育/考试机器人或有哪些信誉好的足球投注网站引擎等形式服务于我们的日常生活。
;案例应用场景
案例相关知识
案例规划部署
案例演示操作
;相关知识概述;第一节：自然语言处理介绍
第二节：预备知识
2.1语言模型
2.2文本向量化
2.3常用算法
第三节：键技术
3.1分词
3.2词性标注
3.3命名实体识别
3.4关键词提取
3.5句法分析
3.6语义分析
第四节：应用系统;第一节：自然语言处理介绍
第二节：预备知识
语言模型
文本向量化
常用算法
第三节：键技术
分词
词性标注
命名实体识别
关键词提取
句法分析
语义分析
第四节：??用系统;什么是自然语言？;什么是自然语言处理？;自然语言处理的基本方法(1);自然语言处理的基本方法(2);自然语言处理的基本方法(3);自然语言处理研究方向;自然语言处理研究方向;自然语言处理的三个层面;自然语言处理的难点(1);自然语言处理的难点(2);自然语言处理的难点(3);自然语言处理的难点(4);自然语言处理的发展现状;第一节：自然语言处理介绍
第二节：基础知识
2.1语言模型
2.2文本向量化
2.3常用算法
第三节：关键技术
3.1分词
3.2词性标注
3.3命名实体识别
3.4关键词提取
3.5句法分析
3.6语义分析
第四节：应用系统;文本向量化(1);文本向量化(2);word2vec-CBOW模型;word2vec-Skip-gram模型;doc2vec-DM模型;doc2vec-DBOW模型;第一节：自然语言处理介绍
第二节：基础知识
2.1语言模型
2.2文本向量化
2.3常用算法
第三节：关键技术
3.1分词
3.2词性标注
3.3命名实体识别
3.4关键词提取
3.5句法分析
3.6语义分析
第四节：应用系统;HMM模型(1);HMM模型(2);HMM模型(3);HMM模型(4);条件随机场;条件随机场(2);RNN;LSTM;GRU;双向RNN;知识小考;本节介绍了自然语言处理的语言模型，文本向量化以及常用算法。
;第一节：自然语言处理介绍
第二节：基础知识
2.1语言模型
2.2文本向量化
2.3常用算法
第三节：关键技术
3.1分词
3.2词性标注
3.3命名实体识别
3.4关键词提取
3.5句法分析
3.6语义分析
第四节：应用系统;中文分词的定义;规则分词(1);规则分词(2);规则分词(2);统计分词;深度学习分词;混合分词;第一节：自然语言处理介绍
第二节：基础知识
2.1语言模型
2.2文本向量化
2.3常用算法
第三节：关键技术
3.1分词
3.2词性标注
3.3命名实体识别
3.4关键词提取
3.5句法分析
3.6语义分析
第四节：应用系统;词性标注的定义;第一节：自然语言处理介绍
第二节：基础知识
2.1语言模型
2.2文本向量化
2.3常用算法
第三节：关键技术
3.1分词
3.2词性标注
3.3命名实体识别
3.4关键词提取
3.5句法分析
3.6语义分析
第四节：应用系统;命名实体识别(1);命名实体识别(2);深度学习NER;第一节：自然语言处理介绍
第二节：基础知识
2.1语言模型
2.2文
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