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[[ 其他百度资源综合 ]] Word Embedding词的向量概念问世-NLP自然语言处理的的必修高阶课程 机器学习语言处理

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发表于 2020-10-10 07:00:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
教程内容:不知道同学们对于数学中的向量的概念还有没有印象,Word Embedding就是这样一个概念,更简单的说就是将文本数据转换为数值型数据,形成一个映射,因为机器学习方法中是无法直接处理文本数据的。所以这个映射几乎可以说是一个自然语言处理的一个桥梁,是必须掌握的机器学习高阶课程。课程是需要同学们具备基本的机器学习概念的,课程内容依旧是理论+实战+项目的进行方法,很适合来提升技术,关于Word Embedding更多技术课程中非常详细的介绍,同学们快开始学习吧。

教程目录:

├─1 课程整体介绍及大纲剖析
├─2 什么是one-hot编码
├─3 one-hot在提取文本特征上的应用
├─4 one-hot编码手动实现
├─5 ont-hot编码keras中实现
├─6 word2vec的前世今生
├─7 word2vec需要注意的关键点
├─8 sigmoid与softmax函数讲解
├─9 二叉树相关知识讲解
├─10 Huffman树讲解
├─11 Huffman编码讲解
├─12 语言模型讲解
├─13 神经网络语言模型概念讲解
├─14 神经网络语言模型数学理论部分讲解
├─15 word2vec中Skip-Gram实现方式讲解
├─16 word2vec中CBOW实现方式讲解
├─17 word2vec训练方式负采样讲解
├─18 word2vec训练方式层序softmax讲解
├─19 读取停用词
├─20 文本预处理上
├─21 文本预处理下
├─22 文本编码处理讲解
├─23 批量数据生成讲解
├─24 遗留问题解决讲解
├─25 word2vec模型实现讲解
├─26 word2vec模型训练讲解
├─27 word2vec可视化展示
├─28 gensim中word2vec参数讲解
├─29 gensim-word2vec实战之加载停用词
├─30 gensim-word2vec实战之文本预处理
├─31 gensim-word2vec实战之模型训练
├─32 gensim-word2vec实战之模型保存与加载
├─33 gensim-word2vec实战之应用讲解
├─34 fasttext之Subword n-gram讲解
├─35 fasttext之分层softmax讲解
├─36 fasttext实战之数据集简介及停用词加载
├─37 fasttext实战之文本预处理
├─38 fasttext实战之文本分类模型训练
├─39 fasttext实战之模型使用讲解
├─40 fasttext实战之训练词向量
├─41 什么是Glove讲解
├─42 Glove如何实现讲解
├─43 Glove如何训练讲解
├─44 Glove数学原理讲解上
├─45 Glove数学原理讲解下
├─46 Glove实战是初识Glove
├─47 Glove实战之求近义词
├─48 Glove实战之求类比词
├─49 项目实战之项目简介及数据集介绍
├─50 项目实战之GrobalParament模块编写
├─51 项目实战之utils模块中读取停用词方法编写
├─52 项目实战之utils模块中分词方法封装
├─53 项目实战之utils模块中文本预处理方法编写
├─54 项目实战之utils模块中文本预处理优化
├─55 项目实战之train_model模块之word2vec训练
├─56 项目实战之训练好的word2vec模型剖析
├─57 项目实战之word2vec整体训练
├─58 项目实战之相似度计算上
├─59 项目实战之相似度计算中
├─60 项目实战之相似度计算下
├─61 项目实战之结果输出
├─62 项目实战整体总结
├─动手学词向量课程资料.zip


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发表于 2020-10-10 08:27:09 来自手机 | 显示全部楼层
实战之相似度计算上
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发表于 2020-10-10 09:34:03 | 显示全部楼层
楼主发贴辛苦了,谢谢楼主分享!我觉得龙天论坛是注册对了!
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发表于 2020-10-10 10:20:32 | 显示全部楼层
├─1 课程整体介绍及大纲剖析
├─2 什么是one-hot编码
├─3 one-hot在提取文本特征上的应用
├─4 one-hot编码手动实现
├─5 ont-hot编码keras中实现
├─6 word2vec的前世今生
├─7 word2vec需要注意的关键点
├─8 sigmoid与softmax函数讲解
├─9 二叉树相关知识讲解
├─10 Huffman树讲解
├─11 Huffman编码讲解
├─12 语言模型讲解
├─13 神经网络语言模型概念讲解
├─14 神经网络语言模型数学理论部分讲解
├─15 word2vec中Skip-Gram实现方式讲解
├─16 word2vec中CBOW实现方式讲解
├─17 word2vec训练方式负采样讲解
├─18 word2vec训练方式层序softmax讲解
├─19 读取停用词
├─20 文本预处理上
├─21 文本预处理下
├─22 文本编码处理讲解
├─23 批量数据生成讲解
├─24 遗留问题解决讲解
├─25 word2vec模型实现讲解
├─26 word2vec模型训练讲解
├─27 word2vec可视化展示
├─28 gensim中word2vec参数讲解
├─29 gensim-word2vec实战之加载停用词
├─30 gensim-word2vec实战之文本预处理
├─31 gensim-word2vec实战之模型训练
├─32 gensim-word2vec实战之模型保存与加载
├─33 gensim-word2vec实战之应用讲解
├─34 fasttext之Subword n-gram讲解
├─35 fasttext之分层softmax讲解
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├─39 fasttext实战之模型使用讲解
├─40 fasttext实战之训练词向量
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├─47 Glove实战之求近义词
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├─49 项目实战之项目简介及数据集介绍
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├─52 项目实战之utils模块中分词方法封装
├─53 项目实战之utils模块中文本预处理方法编写
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├─55 项目实战之train_model模块之word2vec训练
├─56 项目实战之训练好的word2vec模型剖析
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发表于 2020-10-10 11:08:17 | 显示全部楼层
好东东 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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发表于 2020-10-10 11:55:46 | 显示全部楼层
├─59 项目实战之相似度计算中
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我看不错噢 谢谢楼主!龙天论坛越来越好!
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发表于 2020-10-11 06:30:35 | 显示全部楼层
战之结果输出
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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
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后面的保持好队形!
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这东西我收了!谢谢楼主!龙天论坛真好!
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发表于 2020-10-13 21:57:32 | 显示全部楼层
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。
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