在自然语言处理专业课程 2 中，您将：a) 使用最小编辑距离和动态编程创建一个简单的自动更正算法；b) 应用维特比算法进行语音部分（POS）标记，这对计算语言学至关重要；c) 使用 N-gram 语言模型编写一个更好的自动补全算法；d) 编写自己的 Word2Vec 模型，该模型使用神经网络，使用连续词袋模型计算词嵌入。

在本专业课程结束时，您将设计出能够执行问题解答和情感分析的 NLP 应用程序，创建翻译语言和总结文本的工具。 本专业课程由 NLP、Machine Learning 和 Deep Learning 领域的两位专家设计和教授。Younes Bensouda Mourri 是斯坦福大学的 AI 讲师，他还帮助建立了 Deep Learning 专业。Łukasz Kaiser 是 Google Brain 的员工研究科学家，也是 TensorFlow、Tensor2Tensor 和 Trax 库以及 Transformer 论文的合著者。