Wrod2Vec实战视频课程

中级从基本的分布式表示等概念开始,针对Wrod2Ve和Doc2Ve,使用Gensim包,结合实际案例进行学习,帮助学员快速学习业界的**前沿技术。

5分 更新: 2018/07/20

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826 学习人数 2小时59分钟 17课时
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适合人群:

对文本挖掘/自然语言处理有一定的了解,希望能够跟踪最新业内技术进展的人。

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课程目标:

从基本的分布式表示等概念开始,针对Wrod2Ve和Doc2Ve,使用Gensim包,结合实际案例进行学习,帮助学员快速学习业界的**前沿技术。

课程简介:

课程简介

文本挖掘(TM),又称自然语言处理(NLP),是AI时代炙手可热的数据分析挖掘前沿领域,其所涉及的人机对话系统,推荐算法,文本分类等技术在BAT等企业中都得到广泛应用。

word2vec模型自提出以来,在文本挖掘领域中得到了广泛的应用,在很多方面都展现出了远远优于经典的词袋模型的优势。

本课程将使用经典武侠小说、大众点评抓取结果等多实际案例,从基本的分布式表示等概念开始,针对word2vec和doc2vec,使用gensim包,结合实际案例进行学习,帮助学员快速学习业界的**前沿技术。

学习完本课程后,学员将能够独立使用word2vec模型,基于Python环境完成中文文本挖掘的各种工作。


本课程的内容均选取自从零开始学习文本挖掘的课程:《Python数据分析系列视频课程--轻松玩转文本挖掘》,学员学习前需要懂得文本挖掘技术的基本知识,懂得如何在Python环境下使用词袋模型等经典方式进行文本挖掘工作。对这方面知识尚有欠缺的学员,建议直接学习原完整文本挖掘课程,以学习完整的知识体系。



【课程长度】

总时长:约3小时


【课程大纲】

第1章:文档信息的向量化

第2章:文本相似度

第3章:情感分析

第4章:自动写作



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课程大纲-Wrod2Vec实战视频课程

资料下载
  • 第1章 文本信息的向量化

    1小时3分钟7节

  • 1-6

    word2vec一出,满座皆惊

    「仅限付费用户」点击下载“TM5.pdf”

    [15:18] 开始学习
  • 第2章 文档相似度

    37分钟4节

  • 2-1

    基本概念

    「仅限付费用户」点击下载“TMData180601.zip”

    [07:38] 开始学习
  • 2-4

    doc2vec

    [09:55] 开始学习
  • 第3章 情感分析

    28分钟2节

  • 第4章 文本自动写作

    50分钟4节

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学员评分

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