PyTorch实战-自然语言处理-深度学习之LSTM情感分析

课程目标:掌握基于深度学习情感分析方法;掌握PyTorch使用;掌握RNN和LSTM模型使用

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5分 共41课时,共5小时18分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

掌握基于深度学习情感分析方法;掌握PyTorch使用;掌握RNN和LSTM模型使用

适用人群

想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师;自然语言处理从业者、深度学习爱好者

课程简介

课程目标

学习完本门课程,您将对自然语言处理技术有更深入的了解,掌握基于深度学习情感分析方法;课程基于PyTorch主流框架实现,其中涉及深度学习主流框架LSTM模型以及自然语言处理的词向量;彻底掌握中文情感分析。

适用人群

想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师

自然语言处理从业者、深度学习爱好者

课程简介

NLP领域的热门应用,常用在舆情分析,文章分类,智能客服,情感分析等多个场景。情感分析作为自然语言处理的基础技术之一,常被用于电商评论、舆情监控、微博评论情感分析、话题监督等领域,因此深入掌握情感分析技术,是作为自然语言处理从业者必备技能,本课程以案例驱动出发,结合多个项目实战案例,覆盖多种算法,如RNN,LSTM等

课程要求:

(1)开发环境:python版本:Python3.7;torch 版本:1.3.0+; torchtext版本:0.3.0+

(2)开发工具:Pycharm;

(3)学员基础:需要一定的Python基础,及深度学习基础;

(4)学员收货:掌握深度学习情感分类关键技术;

(5)学员资料:内含完整程序源码和数据集;

(6)课程亮点:专题技术,完整案例,全程实战操作,徒手撸代码。


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1情感分析开篇. [免费试看]
07:31
2情感分析快速概览 [免费试看]
04:49
3情感分析业务场景应用以及技术选型
06:10
4RNN基本工作原理介绍
08:35
5RNN梯度消失和梯度爆炸问题
07:21
6LSTM引入以及各个门公式介绍
09:43
7LSTM执行原理以及LSTM变种网络
09:40
8不同类型的RNN介绍
03:50
9图像描述项目 RNN应用以及架构
04:52
10图像描述项目 数据及CNNEncoder&RNNDecode
08:54
11图像描述项目 CNNEncoder&RNNDecoder 模
05:32
12图像描述项目 CNN-RNN模型训练和推断
09:40
13RNN&LSTM API在PyTorch实现.
11:29
14数字识别项目 数据加载
07:42
15数字识别项目 LSTM模型训练和在线预测
08:40
16数字识别项目 双向LSTM应用实战
05:18
17文本情感分析 数据探测 [免费试看]
10:45
18文本情感分析 数据文本长度可视化
09:53
19文本情感分析 数据词云可视化
05:19
20本情感分析 数据加载工具整体框架搭建
08:08
讲师介绍
走在前方
讲师评分4.7分
先后就职国内大型上市软件公司、资讯类创业公司。 先后作为JAVA技术专家、技术经理、资深算法工程师等职务。5年电商行业技术和管理经验,技术负责人,曾带领10人规模团队。4年新闻资讯、直播、短视频个性化推荐算法经验。主要工作包括电商平台项目、资讯类项目、家庭智能安防项目。 涉及大数据开发、用户画像、NLP、推荐算法、图像处理经验以及产品和项目管理经验。掌握Hadoop、Storm、Spark等大数据领域技术技术,对机器学习和深度学习相关的内容具有多年的工作经验,工作中多用到的pytorch,python,xgboost 等。
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