自然语言处理-Word2Vec视频教程【共27课时】_NLP自然语言处理课程-51CTO学堂

唐宇迪金牌讲师讲师评分4.9学员3374636课程86

同济大学硕士，华东理工大学博士，精通机器学习算法，主攻计算机视觉方向，著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》，线上选课学员30W+，累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联...

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课程介绍
课程大纲

适合人群：

从事机器学习方向人员

你将会学到：

学习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。

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。

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课程大纲-自然语言处理-Word2Vec视频教程

第1章Word2Vec原理(1小时35分钟11节)
1-1
课程简介
[04:36]开始学习
1-2
自然语言处理与深度学习
「仅限付费用户」点击下载“资料链接.txt”
[11:58]开始学习
1-3
语言模型
[06:15]开始学习
1-4
N-gram模型
[08:32]开始学习
1-5
词向量
[09:27]开始学习
1-6
神经网络模型
[10:02]开始学习
1-7
Hierarchical Softmax
[10:01]开始学习
1-8
CBOW模型实例
[11:20]开始学习
1-9
CBOW求解目标
[05:39]开始学习
1-10
梯度上升求解
[10:10]开始学习
1-11
负采样模型
[07:15]开始学习
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
[06:21]开始学习
2-2
维基百科中文数据处理
[10:26]开始学习
2-3
Gensim构造word2vec模型
[08:51]开始学习
2-4
测试模型相似度结果
[07:42]开始学习
第3章Tensorflow实战word2vec(1小时5分钟7节)
3-1
环境配置
[06:00]开始学习
3-2
中文数据预处理
[11:06]开始学习
3-3
word2vec模型构造
[10:36]开始学习
3-4
构造图计算模型
[07:53]开始学习
3-5
word2vec训练
[10:46]开始学习

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