自然语言处理-Word2Vec视频教程

思静

教程内容：课程目标
) S: n6 h1 Y* A7 l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。
适用人群
: }2 @) C/ k8 L1 y: Y# ?/ U' h从事机器学习方向人员

# S$ u/ P) e/ Q3 b
课程简介
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。
2 h1 A% o/ `; y" Z- `
教程目录：
2 X* I* }/ P  G. F- h. ~1 f第1章Word2Vec原理1小时35分钟11节
1-1课程简介[免费观看]04
3 b' R5 M8 M: q3 j1-2自然语言处理与深度学习11
1-3语言模型06
! G" ?6 S$ W4 W! l8 d1-4N-gram模型08
1-5词向量09
1-6神经网络模型10
2 o' ~3 v! O4 E7 \' B* L4 B4 t  ^1-7Hierarchical Softmax10
" i# a2 }$ l+ k/ b; [; N1-8CBOW模型实例11
1-9CBOW求解目标05
1-10梯度上升求解10
: D' w9 K5 u7 m- {" V) `* b1-11负采样模型07

第2章Gensim构造词向量模型33分钟4节
2-1使用Gensim库构造词向量06
2-2维基百科中文数据处理10
2-3Gensim构造word2vec模型08
2-4测试模型相似度结果07
$ A* I! t9 q# }1 J. I
% r/ t/ f# Y# _3 \. i第3章Tensorflow实战word2vec1小时5分钟7节
/ n  H" L. @: e5 L) s3-1环境配置06
3-2中文数据预处理11
) N( y0 v4 G7 e: D& a4 t$ F3-3word2vec模型构造10
2 u) x2 U" }) R/ G2 p; N( v- V3-4构造图计算模型07
3-5word2vec训练10
3-6模型训练模块10
# o* ]6 T+ h  }& {: y) |! ]* g3-7迭代预测效果08
# i9 p* L$ V7 r- h0 i$ X
3 x/ B4 k5 R/ O4 N) L第4章案例：情感分类任务56分钟4节
4-1影评情感分类任务概述17
3 q  D  H# @3 |$ Y1 L% m$ ?  ?4-2基于词袋模型训练分类器11
4-3准备word2vec输入数据10
1 R4 g0 l  o5 b. m& Q% R) l6 a& Q4-4使用gensim构建word2vec词向量


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自然语言处理-Word2Vec视频教程

xihave

我看不错噢 谢谢楼主！龙天论坛越来越好！

caozhenguy

这个帖子不回对不起自己！我想我是一天也不能离开龙天论坛。

ServerQin

       
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( m! \6 t% q2 @" E+ R: O4 S 发表于 1 小时前 | 只看该作者 回帖奖励
教程内容：课程目标
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。
适用人群. w4 }1 h$ r2 C9 I! C
$ |5 E9 b, K" J; O. R( l从事机器学习方向人员6 m0 G6 L; k( f9 f2 @: S! N

  M% u( S9 P8 |9 y. q* l1 W& k5 E0 K5 E- d2 L
$ u$ N! q: a1 X! q课程简介) q- t" F: V. F3 a# ^3 @. A
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! }
& e. U& J8 b% Q. |% i$ k( v; c2 B  t5 C, G* u
) s( a" F& T6 V% a+ [5 B7 Z% C教程目录：
第1章Word2Vec原理1小时35分钟11节
9 A" z* A0 F, [. U4 f1-1课程简介[免费观看]04- B% ~: f. p& g" k
1-2自然语言处理与深度学习11$ _) _( M+ D, |( X1 J2 _
+ w2 i- T$ S$ p+ y1-3语言模型06; @% V' _$ {0 L. X; ~7 N% a! G5 |% f
- _; @% |8 [; D0 I1-4N-gram模型08
7 r9 O" ^6 f! \$ b: L1-5词向量09* H3 x+ x# G, r1 q1 n$ g$ H
1-6神经网络模型10
" W" ]6 J* \% W1-7Hierarchical Softmax102 F( W# |6 g; W2 P. S
+ c$ Y. |  {! ~  [2 _; r8 h1-8CBOW模型实例11
1-9CBOW求解目标05
1-10梯度上升求解10
; z, T% P4 O" c' r' \" }5 \1-11负采样模型07% J/ Q" Y' V$ S
) l) E2 t$ E  K/ e" P& R& R1 R
4 q" l, m- K" V& Q第2章Gensim构造词向量模型33分钟4节, h( Q" {- W' J4 Z; y2 \, C
2-1使用Gensim库构造词向量06
2-2维基百科中文数据处理107 E) C- s' f7 b# f
2-3Gensim构造word2vec模型08
2-4测试模型相似度结果077 b% i$ Z0 L2 V  F# K' T" S4 H6 a
% O* ]5 u+ O4 |* A( d
第3章Tensorflow实战word2vec1小时5分钟7节! s& ]$ `8 O* ^  B: N' @! c
/ p7 \) o! B! |6 k/ t' _3-1环境配置06
3-2中文数据预处理11
: F; ~$ j3 s/ H3 H" J3-3word2vec模型构造10' v5 Y4 z2 c: T  Z  ?
6 k/ k! h( L) ]3-4构造图计算模型07
3-5word2vec训练10
3-6模型训练模块10# _6 b: B$ O* ]4 o  M
3-7迭代预测效果08
/ L7 q8 x; P% t

martinruan

好东西好东西好东西好东西好东西好东西好东西好东西好东西好东西好东西好东西好东西好东西

Bourbon

好好学习天天向上！好好学习天天向上！好好学习天天向上！

laotang1984

非常感谢楼主提供资源
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co_tsang

1-7Hierarchical Softmax10
1-8CBOW模型实例11& h- Z! ]# G4 O' m& @, H
' m: F/ f) S) ^7 I; c1-9CBOW求解目标051 }. }8 d# j0 I: `
1-10梯度上升求解10" `2 n7 K" \2 D! _1 x! `
' C$ w' O* `; B' ]# r$ z1-11负采样模型074 S1 _' u9 d) b. z7 T

6 s6 ]+ U, A# A/ [第2章Gensim构造词向量模型33分钟4节
+ Y9 k0 Z1 w3 E/ a2-1使用Gensim库构造词向量060 D1 G, J- a4 C& W9 y
2-2维基百科中文数据处理10
2-3Gensim构造word2vec模型08
' W' h* N4 h% p) @' Z6 B2-4测试模型相似度结果074 N* V. A: h" [5 s( n
9 y" p, f; k. ]5 _+ A7 j
) n: F% W6 L" n. v7 F( a+ E- [第3章Tensorflow实战word2vec1小时5分钟7节! P* W% ^7 ^0 y4 O, T
; h* g: d% j1 A# y9 x0 N3-1环境配置06* e7 {  E3 D* b" d4 e$ h
3-2中文数据预处理11
3-3word2vec模型构造10/ N* x7 X$ J  H  Q# ]: }' `
1 n8 m0 O8 E3 [: L& v$ k! k( l3-4构造图计算模型07
: p7 d, E5 C1 c( R* b+ x2 N2 {3-5word2vec训练10; X6 i% D# Z, B) s; F
3-6模型训练模块105 V) b- Y0 O8 D7 q. @5 t  u
! P2 k5 n  u4 w# Q8 U7 |/ y# H3-7迭代预测效果082 S( {) ]; r2 \8 U

feilang864

谢谢分享，好好学习

sobeited

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xiaop520

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myboyliu

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407931232

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yenanting

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zhanhui2016

既然你诚信诚意的推荐了，那我就勉为其难的看看吧！龙天论坛不走平凡路。

smrgh

自然语言处理-Word2Vec视频教程

性感的小情趣

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