(价值128)自然语言处理-Word2Vec-2018年51CTO

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唐宇迪自然语言处理-Word2Vec

2018年51CTO 高清视频+资料

〖课程介绍〗:
适用人群:
                从事机器学习方向人员# B' P4 b' j+ E, Q& D* U

        课程概述:
                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。
〖课程目录〗:

        课时1课程简介04:36' F& V/ w: I8 u: u
        课时2数据，PPT,代码下载（PC端点击参考资料下载）需购买观看/ f" l+ f  Z4 Z( R# Y
        课时3自然语言处理与深度学习11:58
        课时4语言模型06:168 B: p- Q/ J7 y" Y
        课时5N-gram模型08:32: U' r+ f9 V) [, {3 v: @6 O3 [
        课时6词向量09:28
        课时7神经网络模型10:032 j) h9 K/ C; ^+ @9 N. X
        课时8Hierarchical Softmax10:018 Q; p! _, c% c- t; N% o, {& t
        课时9CBOW模型实例11:21
        课时10CBOW求解目标05:390 b0 v& r/ l+ g+ X
        课时11梯度上升求解10:11' R" J6 N. l0 P" W; c" V8 A% [
        课时12负采样模型07:15
        章节2:Gensim构造词向量模型
        课时13使用Gensim库构造词向量06:22/ {5 l: m* D  q3 P, G. {, n0 g
        课时14维基百科中文数据处理10:27
        课时15Gensim构造word2vec模型08:526 I7 \5 ~$ }8 G8 T
        课时16测试模型相似度结果07:42& I; r  t+ b0 m' S( @
        章节3:Tensorflow实战word2vec/ z/ c# O9 {0 S* m% M
        课时17环境配置06:008 ^* L! J/ G- O- R% U1 T( q
        课时18中文数据预处理11:07
        课时19word2vec模型构造10:36
        课时20构造图计算模型07:54* d( A) ^. S  C7 q! g" Z- v- v
        课时21word2vec训练10:47
        课时22模型训练模块10:19
        课时23迭代预测效果08:39
        章节4:案例：影评数据情感分析+ F. O4 }& Y  R3 F5 N' p) v$ U
        课时24影评情感分类任务数据预处理17:49
        课时25基于词袋模型训练分类器11:08
        课时26准备word2vec输入数据10:46
        课时27使用gensim构建word2vec词向量16:36"

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