老钱《自然语言处理》实战训练营-TextCNN项目实践(附源码)

课程目标:自然语言处理进阶-TextCNN项目实践

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共11课时,共56分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

自然语言处理进阶-TextCNN项目实践

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《TextCNN》

       

     TextCNN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TextCNN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《TextCNN》四大过程模型;

          4.系统学习:一套完整的《TextCNN》建设方法论,迅速掌握TextCNN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


  课程大纲


1.大规模文本分类网络TextCNN概述  

  1.什么是TextCNN

  2.为什么使用TextCNN

  3.TextCNN原理介绍

    1.CNN模型回顾

    2.TextCNN网络结构

    3.TextCNN优缺点

  4.如何使用TextCNN

  5.TextCNN模型应用场景

  6.TextCNN开源实现方案介绍



2.TextCNN项目实践-基于TextCNN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TextCNN环境

  4.IMDB 电影影评数据预处理

  5.TextCNN实现文本分类的原理

  6.TextCNN模型搭建

  7.TextCNN模型参数介绍

  8.运行结果分析

  9.TextCNN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-TextCNN网络
2节10分钟
1-1TextCNN网络概述 [免费试看]
02:30
1-2网络结构与原理
07:37
第二章Text深度学习文本分类实践-电影评论情感分类
9节46分钟
2-1项目背景介绍
02:08
2-2数据集介绍
02:10
2-3项目流程设计
01:02
2-4项目初始化
01:22
2-5参数初始化
06:14
2-6数据预处理
06:25
2-7TextCNN实现
21:57
2-8模型训练
04:11
2-9项目总结
01:07
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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