方向：理工
专业：人工智能
适合人群：计算机科学,机器学习,深度学习,人工智能,神经学,哲学,语言学
是否可以加论文：是
项目时长及形式：英文
产出：
7周在线小组科研学习+5周论文辅导学习 共125课时
学术报告
优秀学员获主导师Reference Letter
EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表（可用于申请）
结业证书
成绩单
项目介绍：
项目内容包括线性回归、逻辑回归、决策树、SVM机器学习算法和自然语言处理中的文本分类问题。学生将深入探究Word2Vec词向量嵌入、Doc2Vec文本向量生成、基于LSTM和其他RNN的分类算法，了解RNN模型缺陷以及基于Attention的Transformer语言模型如何弥补这些缺陷。学生将在项目结束时，提交个性化研究课题项目报告，进行成果展示。
个性化研究课题参考：
基于双向LSTM语言模型的多义词消歧
根据推文内容语义与语言习惯分析判断用户所在城市
发表基于NLP的微博内容调查报告
评估句子片段幽默程度的自注意力算法优化
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