NLP——实战文本向量

课程目标:使用gensim、tensorflow训练word2vec相关模型在新闻相相似度案例上的效果。

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共13课时,共2小时22分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

使用gensim、tensorflow训练word2vec相关模型在新闻相相似度案例上的效果。

适用人群

适合数学基础差想系统学习NLP的童鞋

课程简介

实战文本向量简介.png实战文本向量总结.png

1什么是文本向量化? [免费试看]
02:51
2文本向量化算法 [免费试看]
07:50
3词向量直观理解
04:16
4深度学习语言模型原理
14:03
5CBOW模型讲解
11:23
6使用gensim建立词向量模型
20:19
7Tensorflow建立词向量模型——数据预处理
12:11
8Tensorflow建立词向量模型——建立模型
12:50
9Tensorflow建立词向量模型——训练模型
14:39
10Tensorflow建立词向量模型——使用模型
11:20
11句向量模型原理讲解
07:19
12代码实战新闻相似度
14:37
13文本向量总结 [免费试看]
08:31
讲师介绍
轻松学
讲师评分4.9分
从事软件开发行业二十余年,创业公司做过,上市公司也干过,历任程序员、项目经理、产品经理、QA经理、技术总监等职位。 AI浪潮来临,发现AI编程与传统编程差异明显,深感淘汰危机,所以编制 AI 实战课程帮助有同感的童鞋学习AI编程。
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