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生物醫學專有名詞辨識技術工作坊

人工智慧近年來不斷興起,討論的面向也越來越廣,這當中有一個相當核心的問題,電腦只讀得懂0與1,對於不懂程式設計的一般使用者,該如何跟電腦溝通?

自然語言處理(Natural Language Processing)大約起源於1950年,科學家們開始研究,協助人類做不同語言間的翻譯,也開始嘗試讓人類跟電腦對話,判斷當時的演算法是否能夠了解人類的語意,但運算能力的不 足以及資料量不夠的因素,研究一直沒有突破性的成長。因此,直到2007年深度學習的興起,人類開始使用不同得方式來進行NLP的研究,至今,我們在打字推薦、跟機器對話進行控制、智慧客服系統,都是自然語言的成果。

本次課程以 Python 語言為基礎介紹人工智慧技術中的自然語言處理技術的基本概念,並以該技術中最基本的專有名詞辨識為範例任務,利用 scikit-learn 機器學習套件介紹如何實作專有名詞辨識系統。修習完本課程將獲得自行打造具備辨識非結構化文字資料中提及之專有名詞系統的能力。

本次研習大綱:

Hour1: Python essential concept and environment for biomedical text analysis

基礎生醫文字分析 Python 程式設計

Hour2: Machine learning concept and scikit-learn

基礎機器學習概念與工具

Hour3: Classification task

基礎機器學習分類任務實作

Hour4: Biomedical natural language processing concept

基礎生醫自然語言處理概念

Hour5: Sequential labeling task for biomedical named entity recognition

基礎生醫命名實體辨識任務實作

Hour6: Advanced biomedical named entity recognition

進階生醫命名實體辨識任務實作

從這堂課將會學習到:

1. 使用 Pyton 當中sci-kit learn套件來進行機器學習任務。

2. 運用 sci-kit learn 實作以字典、有限狀態機以及條件式隨機域為為基礎的專有名詞辨識系統。

3. 基礎自然語言處理的技術認識與運用。

工作坊資訊

地點:國立臺東大學 SEC506電腦教室

時間:9.25(二)12:10~15:00、10.2(二)12:10~15:00

其他:完成工作坊同學,可獲得NLP研習證書一份。

【報名期限已過】