老钱《自然语言处理》实战训练营-BiLSTM项目实践(附源码)

课程目标:BiLSTM算法学习

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共24课时,共1小时51分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

BiLSTM算法学习

适用人群

具备自然语言处理的基础;例如分词;熟悉Python;熟悉基本的深度学习框架Keras

课程简介

  《老钱------AI实战训练营的系列课程》= 多个案例掌握《BiLSTM》

       

     BiLSTM一直是NLP领域的热门应用,常用在舆情分析,文章分类,智能客服等多个场景。本课程以案例驱动出发。结合多个项目实战案例,协助学习者迅速掌握BiLSTM项目。全面覆盖经典的场景,如地名提取,病例命名实体提取等


  课程特色   

          1.案例驱动:专题技术,完整案例;

          2.源码操作:内含完整程序源码和数据集;

          3.实战指引:覆盖《BiLSTM》四大过程模型;

          4.系统学习:一套完整的《BiLSTM》建设方法论,迅速掌握BiLSTM的开发过程。

          

     适合人群


         1. 想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师、NLP产品经理,想要转型NLP的IT老兵。

         2.具备Python基础,熟悉机器学习的基础理论

         3.具备自然语言处理的基础知识


     部分课件展示:


      


    课程大纲

1.BiLSTM概述  

  1.什么是LSTM和BiLSTM

  2.为什么使用LSTM与BiLSTM

  3.BiLSTM原理介绍

    1.LSTM模型回顾

    2.BiLSTM双向编码

    3.BiLSTM优缺点

  4.如何使用BiLSTM

  5.BiLSTM模型应用场景

  6.BiLSTM开源实现方案介绍


2.BiLSTM项目实践-基于BiLSTM与CRF实现医疗病例命名实体提取

  1.项目背景

  2.BiLSTM与CRF开发环境准备

  3.准备医疗病例数据

  4.医疗病例数据预处理

  5.BiLSTM运行CRF的原理

  6.医疗病例命名实体项目开发

  7.模型参数介绍

  8.运行结果分析

  9.项目优化

  10.项目总结


3.BiLSTM项目实践-基于BiLSTM+Attention完成电影评论分类

  1.项目背景

  2.IMDB 电影影评数据集介绍

  3.准备IMDB 电影影评数据与BiLSTM+Attention环境

  4.IMDB 电影影评数据预处理

  5.BiLSTM+Attention实现文本分类的原理

  6.Bi-LSTM+Attention模型搭建

  7.Bi-LSTM+Attention模型参数介绍

  8.运行结果分析

  9.Bi-LSTM+Attention模型参数优化介绍

  10.项目总结




第一章基于深度学习技术的自然语言处理-BiLSTM
3节7分钟
1-1基于深度学习技术的自然语言处理-BiLSTM基本原理 [免费试看]
04:36
1-2BiLSTM优缺点
01:38
1-3BiLSTM源码与基本应用场景
01:31
第二章BiLSTM深度学习命名实体实践-医疗病例命名实体提取
12节54分钟
2-1项目背景介绍
01:46
2-2数据集介绍
03:40
2-3项目流程设计
01:28
2-4BiLSTM与CRF结合原理
04:29
2-5项目构建与准备
01:07
2-6模型初始化
07:38
2-7数据初始化
09:50
2-8Keras文件结构改变
04:44
2-9构建病历数据的词向量
05:06
2-10模型构建
09:08
2-11模型训练与评估
04:13
2-12项目总结
01:00
第三章基于BiLSTM+Attention完成电影评论分类
9节50分钟
3-1项目背景介绍
01:37
3-2数据集介绍
01:47
3-3项目架构设计
01:08
3-4BiLSTM+Attention机制基本原理
08:33
3-5项目工程初始化
01:17
讲师介绍
Jack Qian
讲师评分3.3分
楚门智能创始人,昆士兰理工大学数据科学硕士,前阿里高级研发工程师,Cloudera认证讲师,Cloudera认证大数据管理员;多年大数据行业经验,原联想电商大数据平台负责人,主要科研方向为数据科学,在自然语言处理领域有资深的经验,参与过多个百亿级别得大数据项目,操作过真正得大数据集群。并拥有咨询、大数据产品设计、商务等多方面得资深经验。擅长Spark、Hadoop等平台架构,讲课风格幽默风趣、实战为主。
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