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发表于 2018-10-11 09:22:12
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0 S3 _" @- c7 s. R 发表于 1 小时前 | 只看该作者 回帖奖励5 l- s3 x5 ]5 Y t1 v
教程内容：课程目标
f1 z# G8 O+ v8 r1 O" H3 \4 a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。
5 H' J' X0 w) X适用人群. w4 }1 h$ r2 C9 I! C" [& q O3 }) R; c
从事机器学习方向人员6 m0 G6 L; k( f9 f2 @: S! N
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' {3 g. S# f2 q' `课程简介) q- t" F: V. F3 a# ^3 @. A9 V0 M( N% V% Y/ e; `( Q
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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3 C" o6 k- ^! j7 N3 R) v教程目录：
$ z6 E( O3 I/ `/ ~4 v第1章Word2Vec原理1小时35分钟11节
0 D, `! y4 [2 q! w1-1课程简介[免费观看]04- B% ~: f. p& g" k
$ d6 ^* S/ A9 F: O( G1-2自然语言处理与深度学习11$ _) _( M+ D, |( X1 J2 _
5 D! F. m) G% L9 m# q. L6 j% E! `1-3语言模型06; @% V' _$ {0 L. X; ~7 N% a! G5 |% f; @6 p# W4 n0 j; @5 m. B2 \0 v
1-4N-gram模型08
7 r- C4 P# _9 g8 g1-5词向量09* H3 x+ x# G, r1 q1 n$ g$ H
- }1 e8 D9 \5 E0 ^1-6神经网络模型10
: a1 f5 F' H4 r) Z% {5 r. [2 @1-7Hierarchical Softmax102 F( W# |6 g; W2 P. S
/ H3 Z& Z0 D( v. K* z1-8CBOW模型实例11$ j* V" Y- m5 s6 Z8 [; y
1-9CBOW求解目标05% D6 L9 b# H- g& x: K2 [. j
1-10梯度上升求解10
6 ]0 I; e" z w. d1-11负采样模型07% J/ Q" Y' V$ S! u. \3 z) K# [# ?) Z
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第2章Gensim构造词向量模型33分钟4节, h( Q" {- W' J4 Z; y2 \, C
0 C1 u6 I+ O. p2 m2-1使用Gensim库构造词向量065 D6 U4 k& ]. o) N, m
2-2维基百科中文数据处理107 E) C- s' f7 b# f. E/ f' ?' \5 n, ~! J
2-3Gensim构造word2vec模型08 a$ X8 J3 V) M$ c9 y
2-4测试模型相似度结果077 b% i$ Z0 L2 V F# K' T" S4 H6 a1 N$ `/ \4 a0 k
% O* ]5 u+ O4 |* A( d# {3 g( |0 K- }$ z3 P" W
第3章Tensorflow实战word2vec1小时5分钟7节! s& ]$ `8 O* ^ B: N' @! c
8 u% B$ A5 c% D2 f3-1环境配置067 Y$ d& h/ B V" z' u# |5 q+ }0 f
3-2中文数据预处理115 ]4 v/ d1 r- k! S5 `! q
3-3word2vec模型构造10' v5 Y4 z2 c: T Z ?
' A$ g$ M4 J; M* q/ W c3-4构造图计算模型07
6 w( [/ ?" |! E% I3-5word2vec训练10
& I/ c, f2 Z+ M3 f8 b) W3 m8 T3-6模型训练模块10# _6 b: B$ O* ]4 o M
8 F0 w5 B, ~6 T' j3-7迭代预测效果08
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