老钱《自然语言处理》实战训练营-BiLSTM项目实践(附源码)

BiLSTM算法学习

1360人学习

初级25课时2022/03/31更新

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Jack Qian
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  • 课程介绍
  • 课程大纲

适合人群:

具备自然语言处理的基础;例如分词;熟悉Python;熟悉基本的深度学习框架Keras

你将会学到:

BiLSTM算法学习

课程简介:

  《老钱------AI实战训练营的系列课程》= 多个案例学习《BiLSTM》

       

     BiLSTM一直是NLP领域的热门应用,常用在舆情分析,文章分类,智能客服等多个场景。本课程以案例驱动出发。结合多个项目实战案例,协助学习者迅速学习BiLSTM项目。多面覆盖经典的场景,如地名提取,病例命名实体提取等


  课程特色   

          1.案例驱动:专题技术,完整案例;

          2.源码操作:内含完整程序源码和数据集;

          3.实战指引:覆盖《BiLSTM》四大过程模型;

          4.系统学习:一套完整的《BiLSTM》建设方法论,迅速学习BiLSTM的开发过程。

          

     适合人群


         1. 想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师、NLP产品经理,想要转型NLP的IT老兵。

         2.具备Python基础,熟悉机器学习的基础理论

         3.具备自然语言处理的基础知识


     部分课件展示:


      


    课程大纲

1.BiLSTM概述  

  1.什么是LSTM和BiLSTM

  2.为什么使用LSTM与BiLSTM

  3.BiLSTM原理介绍

    1.LSTM模型回顾

    2.BiLSTM双向编码

    3.BiLSTM优缺点

  4.如何使用BiLSTM

  5.BiLSTM模型应用场景

  6.BiLSTM开源实现方案介绍


2.BiLSTM项目实践-基于BiLSTM与CRF实现医疗病例命名实体提取

  1.项目背景

  2.BiLSTM与CRF开发环境准备

  3.准备医疗病例数据

  4.医疗病例数据预处理

  5.BiLSTM运行CRF的原理

  6.医疗病例命名实体项目开发

  7.模型参数介绍

  8.运行结果分析

  9.项目优化

  10.项目总结


3.BiLSTM项目实践-基于BiLSTM+Attention完成电影评论分类

  1.项目背景

  2.IMDB 电影影评数据集介绍

  3.准备IMDB 电影影评数据与BiLSTM+Attention环境

  4.IMDB 电影影评数据预处理

  5.BiLSTM+Attention实现文本分类的原理

  6.Bi-LSTM+Attention模型搭建

  7.Bi-LSTM+Attention模型参数介绍

  8.运行结果分析

  9.Bi-LSTM+Attention模型参数优化介绍

  10.项目总结




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