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发表于 2018-10-11 09:22:12
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; ?" u' D( V, z3 [$ ?" U 发表于 1 小时前 | 只看该作者 回帖奖励
0 {4 o6 c+ R. _. e9 S" n- e教程内容：课程目标
/ _( n/ Z* M. y: p3 b4 ~6 z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。0 @; i' _2 b( p; ?7 A
适用人群. w4 }1 h$ r2 C9 I! C
5 T$ i" E% o2 n+ R1 b3 D. o从事机器学习方向人员6 m0 G6 L; k( f9 f2 @: S! N
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' j8 p, o$ w& ?( b. q* l1 W& k5 E0 K5 E- d2 L1 E! d+ L1 ] U
课程简介) q- t" F: V. F3 a# ^3 @. A0 H+ s# I2 u' j4 o3 W
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! }
4 g' i. g) g! h0 ?! G$ k( v; c2 B t5 C, G* u* o; I$ {' D# A3 X7 T$ o
教程目录：
8 n# R) c5 z; L, @0 Y& N9 C- @. B% t第1章Word2Vec原理1小时35分钟11节
3 n- F7 `* u1 F! A2 }. G; p1-1课程简介[免费观看]04- B% ~: f. p& g" k
1 b! @. z5 |, w+ t, ~, M1-2自然语言处理与深度学习11$ _) _( M+ D, |( X1 J2 _
3 p/ {0 `3 }0 C0 d: U; t$ |6 m" s1-3语言模型06; @% V' _$ {0 L. X; ~7 N% a! G5 |% f7 W+ v: _" L0 h% w
1-4N-gram模型08
6 f" W! {( { l% c1-5词向量09* H3 x+ x# G, r1 q1 n$ g$ H
- \1 {7 I; O: @1-6神经网络模型10
3 s' W( `5 w; J4 e1 `9 U1-7Hierarchical Softmax102 F( W# |6 g; W2 P. S6 F. E3 w! i5 b
1-8CBOW模型实例118 m9 b- j3 A* r0 W- o
1-9CBOW求解目标05
0 `5 J: u7 f U" [2 p# C1-10梯度上升求解10% g$ }# |2 d4 d- @$ w. U
1-11负采样模型07% J/ Q" Y' V$ S
! n0 A4 Q/ D. |0 S- m, U2 h7 }) p0 C2 W6 b& v5 P
第2章Gensim构造词向量模型33分钟4节, h( Q" {- W' J4 Z; y2 \, C
: S6 ~' N0 L+ q4 {2-1使用Gensim库构造词向量061 U7 F3 q; L6 A$ P
2-2维基百科中文数据处理107 E) C- s' f7 b# f4 G6 t$ o- O4 ^7 y
2-3Gensim构造word2vec模型08- |) G# h) g$ p+ D
2-4测试模型相似度结果077 b% i$ Z0 L2 V F# K' T" S4 H6 a
- N! R) v# D s$ Q: N' P+ I0 Y% O* ]5 u+ O4 |* A( d
5 A C9 o. B/ S. H( h# R% k) x第3章Tensorflow实战word2vec1小时5分钟7节! s& ]$ `8 O* ^ B: N' @! c8 j# ^# ?8 ^2 z
3-1环境配置06" d# f5 X2 p, x: f0 D
3-2中文数据预处理11, f! S+ c: H& K# H, t2 V! y H
3-3word2vec模型构造10' v5 Y4 z2 c: T Z ?2 @6 Z: u& B9 ^+ q, @
3-4构造图计算模型07
4 l1 K% F, B% W8 l* {3 _- k' T6 N3-5word2vec训练105 e$ G" a6 C9 {6 U3 r* u. c
3-6模型训练模块10# _6 b: B$ O* ]4 o M7 ~( S) s6 C* j6 r8 @9 n
3-7迭代预测效果08& d" I& g3 Q& Q; p
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