Python自然语言处理-BERT实战

高阶

学习BERT模型原理与实践方法,基于框架展开项目实战

4.9分 课程销量榜    第2 严选课 更新: 2019/10/31

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适合人群:

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课程目标:

学习BERT模型原理与实践方法,基于框架展开项目实战

课程简介:

Python自然语言处理-BERT模型实战课程旨在帮助同学们快速学习当下NLP领域最核心的算法模型BERT的原理构造与应用实例。通俗讲解BERT模型中所涉及的核心知识点(Transformer,self-attention等),基于google开源BERT项目从零开始讲解如何搭建自然语言处理通用框架,通过debug源码详细解读其中每一核心代码模块的功能与作用。基于BERT框架进行中文情感分析与命名实体识别等主流项目实战,提供全部课程资料,包括PPT,数据,代码。

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课程大纲-Python自然语言处理-BERT实战

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  • 第1章 自然语言处理通用框架BERT原理解读

    1小时36分钟11节

  • 1-1

    BERT课程简介 BERT课程简介

    [04:59] 开始学习
  • 1-2

    BERT任务目标概述 BERT任务目标概述

    [05:27] 开始学习
  • 1-3

    传统解决方案遇到的问题 传统解决方案遇到的问题

    [11:09] 开始学习
  • 1-4

    注意力机制的作用 注意力机制的作用

    「仅限付费用户」点击下载“数据代码.txt”

    [06:57] 开始学习
  • 1-5

    self-attention计算方法 self-attention计算方法

    [11:25] 开始学习
  • 1-6

    特征分配与softmax机制 特征分配与softmax机制

    [09:20] 开始学习
  • 1-7

    Multi-head的作用 Multi-head的作用

    [09:09] 开始学习
  • 1-8

    位置编码与多层堆叠 位置编码与多层堆叠

    [07:17] 开始学习
  • 1-9

    transformer整体架构梳理 transformer整体架构梳理

    [10:57] 开始学习
  • 1-10

    BERT模型训练方法 BERT模型训练方法

    [09:37] 开始学习
  • 1-11

    训练实例 训练实例

    [09:47] 开始学习
  • 第2章 谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例

    1小时50分钟12节

  • 2-1

    BERT开源项目简介 BERT开源项目简介

    [07:35] 开始学习
  • 2-2

    项目参数配置 项目参数配置

    [12:08] 开始学习
  • 2-3

    数据读取模块 数据读取模块

    [07:40] 开始学习
  • 2-4

    数据预处理模块 数据预处理模块

    [09:37] 开始学习
  • 2-5

    tfrecord制作 tfrecord制作

    [11:35] 开始学习
  • 2-6

    Embedding层的作用 Embedding层的作用

    [07:29] 开始学习
  • 2-7

    加入额外编码特征 加入额外编码特征

    [09:22] 开始学习
  • 2-8

    加入位置编码特征 加入位置编码特征

    [05:12] 开始学习
  • 2-9

    mask机制 mask机制

    [08:49] 开始学习
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5

学员评分

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超过  “NLP”   97%的课程

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