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发表于 2018-10-11 09:22:12
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% |/ b. x1 H4 o6 R2 ~$ X9 U2 U教程内容:课程目标
2 L" u' v$ k/ B1 [- h- H- @掌握自然语言处理中最重要的模型Word2Vec的原理以及如何使用gensim库与Tensorflow进行建模。
; C6 c5 T' {; H; D! v1 ~" f适用人群. w4 }1 h$ r2 C9 I! C
5 Q3 Z, U# ]7 i# }* i从事机器学习方向人员6 m0 G6 L; k( f9 f2 @: S! N
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, G9 n, ]( A- N/ v; V( Y0 N. q* l1 W& k5 E0 K5 E- d2 L
/ t4 z m7 x! ]" n5 J# k/ y$ n课程简介) q- t" F: V. F3 a# ^3 @. A6 N: x1 F. O6 s" T
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。 7 W/ |9 e" r! g! }
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* q* n$ m! V4 L) C! i教程目录:
, }' i& D; r1 d2 C$ o/ l, T! `" ]/ C第1章Word2Vec原理1小时35分钟11节
; Z& a; {. x' R1-1课程简介[免费观看]04- B% ~: f. p& g" k( x$ P, n7 p/ u: Y' v b
1-2自然语言处理与深度学习11$ _) _( M+ D, |( X1 J2 _
8 O/ Z# l& V0 A/ q" h. k1-3语言模型06; @% V' _$ {0 L. X; ~7 N% a! G5 |% f k, g2 Q% t/ k0 h- E( Z" M) \
1-4N-gram模型08- l, B i/ { h- M+ O) t
1-5词向量09* H3 x+ x# G, r1 q1 n$ g$ H
4 G3 T/ B; ` O4 ^1-6神经网络模型10
# i" l4 w) u- E* ?1-7Hierarchical Softmax102 F( W# |6 g; W2 P. S
3 _0 @9 J$ e: D( ]$ D1 ]+ L1-8CBOW模型实例11
3 O2 ~! ^8 C# W6 V J3 m z1-9CBOW求解目标05
& m4 g. g0 I* n* o# C9 @+ D1-10梯度上升求解105 z4 `4 _- b) ? D
1-11负采样模型07% J/ Q" Y' V$ S
8 y2 N+ }0 B, l H9 H; k6 E4 t/ w4 ]
第2章Gensim构造词向量模型33分钟4节, h( Q" {- W' J4 Z; y2 \, C
5 Z- Q2 t" j2 P* Q+ [6 n" {9 X2-1使用Gensim库构造词向量06
0 y: D& Y0 K; X: H8 N2-2维基百科中文数据处理107 E) C- s' f7 b# f
, _3 l6 d& w9 w/ n# m9 {# Q2-3Gensim构造word2vec模型08 ]( K" n; d7 _8 M# l
2-4测试模型相似度结果077 b% i$ Z0 L2 V F# K' T" S4 H6 a
1 a/ Z$ w: K% [% g2 u, D' {8 }7 L% O* ]5 u+ O4 |* A( d R" V3 l, C5 u! \/ o
第3章Tensorflow实战word2vec1小时5分钟7节! s& ]$ `8 O* ^ B: N' @! c" N: \# o; s, X6 {# n/ t
3-1环境配置06
9 ]. [9 ?' P4 S# t Q3-2中文数据预处理11
- A+ _( E/ z6 g! J4 F4 X) ]3-3word2vec模型构造10' v5 Y4 z2 c: T Z ?
% `5 i2 C- ~, K& s+ e: c& @. R9 q3-4构造图计算模型07
% Q! @' C$ H8 x/ ? D5 i3-5word2vec训练10$ o% @0 [ x. i$ u4 X3 Q: g
3-6模型训练模块10# _6 b: B$ O* ]4 o M
& H1 q9 U1 W0 q) }# U3-7迭代预测效果08: W( B% v/ j" g7 E
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