课程链接: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-models-in-nlp
近年来，人工智能的发展带动了自然语言处理（NLP）的快速进步。Coursera推出的《自然语言处理与概率模型》专项课程，是一门系统性强、实用性高的课程，非常适合希望深入了解NLP技术的学习者。本课程由基础理论到实际应用，涵盖了从拼写纠错、词性标注、自动补全，到词向量的构建等多个核心内容。
课程亮点之一是通过实现最小编辑距离和动态规划，学习如何构建简单的拼写自动纠错器，让学生掌握基础的字符串处理技巧。随后，课程引入Viterbi算法，用于词性标注，这是计算语言学中非常重要的技术之一。利用隐藏马尔可夫模型（HMM），学生可以理解和实现句子中的词性预测。
在自动补全方面，课程讲解了N-gram语言模型的原理，并指导学生使用Twitter文本语料库，构建自己的自动完成功能。这不仅增强了对序列概率计算的理解，也让模型更加贴合实际应用场景。
最后，课程深度讲解了神经网络在词向量中的应用——Word2Vec模型。通过构建连续词袋模型（CBOW），学生可以学习到词语的语义关系，为后续的语义分析和信息检索打下坚实基础。
整体来看，这门课程内容丰富、实操性强，无论是对NLP的初学者还是希望提升技能的开发者，都具有极大的帮助。建议对自然语言处理感兴趣的朋友们不要错过，动手实践，将理论融入项目中，才能真正掌握这门技术！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-models-in-nlp