自然语言处理-Word2Vec视频教程

课程目标:掌握自然语言处理中最重要的模型Word2Vec的原理以及如何使用gensim库与Tensorflow进行建模。

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4.9分 共26课时,共4小时10分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

掌握自然语言处理中最重要的模型Word2Vec的原理以及如何使用gensim库与Tensorflow进行建模。

适用人群

从事机器学习方向人员

课程简介

自然语言处理中最重要的算法,词向量模型。课程从语言模型入手,详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合,使用Tensorflow从零开始打造word2vec词向量模型。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。


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第一章Word2Vec原理
11节1小时35分钟
1-1课程简介 [免费试看]
04:36
1-2自然语言处理与深度学习
11:58
1-3语言模型
06:16
1-4N-gram模型
08:32
1-5词向量
09:27
1-6神经网络模型
10:02
1-7Hierarchical Softmax
10:01
1-8CBOW模型实例
11:20
1-9CBOW求解目标
05:39
1-10梯度上升求解
10:10
1-11负采样模型
07:15
第二章Gensim构造词向量模型
4节33分钟
2-1使用Gensim库构造词向量
06:21
2-2维基百科中文数据处理
10:27
2-3Gensim构造word2vec模型
08:52
2-4测试模型相似度结果
07:42
第三章Tensorflow实战word2vec
7节1小时5分钟
3-1环境配置
06:00
3-2中文数据预处理
11:06
3-3word2vec模型构造
10:36
3-4构造图计算模型
07:54
3-5word2vec训练
10:47
讲师介绍
唐宇迪
讲师评分4.9分
同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。课程风格通俗易懂,擅长有最接地气的方式讲解复杂的算法问题。
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