自然语言处理的基础技术和核心技术，首先介绍NLP相关概念和基本技能，其次介绍了基于机器学习的算法实现NLP的核心任务，如基于Baye的算法的中午文本分类，新闻文基于N-Gram模型的文本预测等。

　　本课程是关于人工智能技术中自然语言处理的系列课程。本系列以ChatGPT的应用为基础，详细介绍了自然语言处理的基本概念、基础技、核心技术和预训练模型等内容进行讲解，理论联系实际，采用大量丰富案例，力求深入浅出，帮助大家快速理解自然语言处理的基本原理和关键技术。本课程系列课程的第一部分，主要讲述自然语言处理的基础知识基于机器学习算法完成自然语言处理任务。

　　详细介绍自然语言处理的核心技术。首先介绍文本向量的分布式表示方法，然后介绍了深度学习框架Pytorch的基本使用，最后介绍了基于深度学习算法实现文本分类算法。

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　　首先介绍NLP中的序列标注任务，然后介绍基于预训练模型实现NLP的核心任务。基于Transformer的文本分类，基于BERT的相似度计算、基于ALBERT的命名实体识别，基于ERNIE的情感分析等。

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　　自然语言处理_unit50_基于BiLSTM的命名实体识别模型训练和评估

　　自然语言处理_unit54_基于ALBERT的命名实体识别模型训练和评估

　　自然语言处理_unit58_位置编码和LayerNormalization