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自然语言处理工程师就业实战系列
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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群:
自然语言处理爱好者、人工智能从业人员
你将会学到:
灵活学习Bert相关基础与理论,熟悉在Bert模型之上嫁接其他模型
- 掌握文本分类常见算法(TextCNN,TextRNN,TextRCNN,DPCNN)
- 深入理解Bert相关理论及应用
- 掌握在Bert之上嫁接其他模型的方法
课程简介:
Bert作为目前自然语言处理领域应用较为广发的技术之一,文本分类作为自然语言处理领域最常见的任务之一,Pytorch作为目前最流程的深度学习框架之一,三者结合在一起将会产生什么样的花火,本套课程基于Pytorch**1.4版本来实现利用Bert实现中文文本分类任务,延续动手学系列课程风格,全程手敲代码,跟着杨博一行一行代码撸起来。
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课程大纲-自然语言处理之动手学Bert文本分类实战-Pytorch
第1章课程简介(2小时1分钟10节)
第2章Seq2Seq相关理论(30分钟3节)
第3章Attention机制(30分钟3节)
第4章Bert理论系列基础(52分钟5节)
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