自然语言处理Word2Vec视频学习教程-唐宇迪-专题视频课程

自然语言处理Word2Vec视频学习教程—7870人已学习
课程介绍

    自然语言处理Word2Vec视频培训课程：自然语言处理中重要的算法，word2vec原理，词向量模型。教程从语言模型入手，详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合，使用深度学习框架Tensorflow从零开始打造word2vec词向量，word2vec训练模型。对于海量中文数据演示如何使用Gensim库对中文维基百科数据进行词向量建模。专属会员卡优惠链接：http://edu.csdn.net/lecturer/1079 更多精彩课程正在紧张筹划中~
课程收益
    会使用深度学习框架Tensorflow从零开始打造word2vec词向量
    掌握自然语言处理最重要模型word2vec，实例演示实现方法与Gensim库的使用。
讲师介绍
    唐宇迪更多讲师课程
    计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。
课程大纲
  第1章:Word2Vec原理
    1. 课程简介  4:36
    2. 自然语言处理与深度学习（数据，代码，PPT下载----->点击箭头）  11:58
    3. 语言模型  6:15
    4. N-gram模型  8:32
    5. 词向量  9:27
    6. 神经网络模型  10:02
    7. Hierarchical Softmax  10:01
    8. CBOW模型实例  11:20
    9. CBOW求解目标  5:39
    10. 锑度上升求解  10:10
    11. 负采样模型  7:15
  第2章:Gensim构造词向量模型
    1. 使用Gensim库构造词向量  6:21
    2. 维基百科中文数据处理  10:26
    3. Gensim构造word2vec模型  8:51
    4. 测试模型相似度结果  7:42
    5. 影评情感分类任务概述  17:48
    6. 基于词袋模型训练分类器  11:08
    7. 准备word2vec输入数据  10:46
    8. 使用gensim构建word2vec词向量  16:35
  第3章:Tensorflow实战word2vec
    1. 环境配置  6:00
    2. 中文数据预处理  11:06
    3. word2vec模型构造  10:36
    4. 构造图计算模型  7:53
    5. word2vec训练  10:46
    6. 模型训练模块  10:18
    7. 迭代预测效果  8:39
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