自然语言处理之动手学词向量(word embedding)视频教程 初阶

词向量(Word embedding)是深入学习技术在自然语言处理中应用的基础,因此学习好词向量是学习深度学习技术在自然语言处理用应用的重要环节。本课程从One-hot编码开始,word2vec、fasttext到glove讲解词向量技术的方方面面,每个技术...

4.2分 严选课 更新: 近三个月

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Bruce

讲师评分:4.4 6门 课程 2.5万 次学习

目前就职于中科院某研究所,长期从事深度学习与机器学习研究工作,在自然语言处理、知识图谱及问答系统等领域有很深造诣,主持多项科技专项,并带领团队深入一线研发并落地,舆情监控系统、智...

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  • 课程介绍
  • 课程大纲
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适合人群:

自然语言处理爱好者、自然语言处理从业者、人工智能从业者、机器学习从业者

课程目标:

词向量(Word embedding)是深入学习技术在自然语言处理中应用的基础,因此学习好词向量是学习深度学习技术在自然语言处理用应用的重要环节。本课程从One-hot编码开始,word2vec、fasttext到glove讲解词向量技术的方方面面,每个技术点环节都有相应的小案例,以更加巩固相应知识

课程简介:

词向量(Word embedding)是深入学习技术在自然语言处理中应用的基础,因此学习好词向量是学习深度学习技术在自然语言处理用应用的重要环节。本课程从One-hot编码开始,word2vec、fasttext到glove讲解词向量技术的方方面面,每个技术点环节都有相应的小案例,以更加巩固相应知识。

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课程大纲

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  • 第1章 One hot编码

    48分钟5节

  • 1-1

    课程整体介绍及大纲剖析

    [10:24] 开始学习
  • 1-2

    什么是one-hot编码

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    [05:03] 开始学习
  • 1-3

    one-hot在提取文本特征上的应用

    [04:45] 开始学习
  • 1-4

    one-hot编码手动实现

    [18:59] 开始学习
  • 1-5

    ont-hot编码keras中实现

    [09:34] 开始学习
  • 第2章 word2vec预备基础知识及相关概念

    1小时13分钟9节

  • 2-1

    word2vec的前世今生

    [07:28] 开始学习
  • 2-2

    word2vec需要注意的关键点

    [08:23] 开始学习
  • 2-3

    sigmoid与softmax函数讲解

    [04:32] 开始学习
  • 2-4

    二叉树相关知识讲解

    [06:38] 开始学习
  • 2-5

    Huffman树讲解

    [11:07] 开始学习
  • 2-6

    Huffman编码讲解

    [07:47] 开始学习
  • 2-7

    语言模型讲解

    [11:30] 开始学习
  • 2-8

    神经网络语言模型概念讲解

    [06:40] 开始学习
  • 2-9

    神经网络语言模型数学理论部分讲解

    [09:09] 开始学习
  • 第3章 word2vec实现及优化方式

    50分钟4节

  • 3-1

    word2vec中Skip-Gram实现方式讲解

    [13:30] 开始学习
  • 3-2

    word2vec中CBOW实现方式讲解

    [11:15] 开始学习
  • 3-3

    word2vec训练方式负采样讲解

    [13:10] 开始学习
  • 3-4

    word2vec训练方式层序softmax讲解

    [12:57] 开始学习
  • 第4章 word2vec之Tensorflow实现

    2小时37分钟9节

  • 4-1

    读取停用词

    [10:36] 开始学习
  • 4-2

    文本预处理上

    [15:51] 开始学习
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