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- 课程介绍
- 课程大纲 试看
- 讲师好课 5
- 学员评价
你将会学到:
- 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
适合人群:
自然语言处理爱好者、人工智能从业人员
学习计划:
建议每周学习一个算法,6周完成这个课程学习
课程目标:
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
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。
课程大纲-自然语言处理之动手学Bert文本分类实战-Pytorch
资料下载-
第1章 课程简介 (2小时1分钟 10节)
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第2章 Seq2Seq相关理论 (30分钟 3节)
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第3章 Attention机制 (30分钟 3节)
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第4章 Bert理论系列基础 (52分钟 5节)
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