项目流程设计
《老钱------AI实战训练营的系列课程
BiLSTM一直是NLP领域的热门应用,常用在舆情分析,文章分类,智能客服等多个场景。本课程以案例驱动出发。结合多个项目实战案例,协助学习者迅速学习 项目。多面覆盖经典的场景,
1.案例驱动:专题技术,完整案例;
2.源码操作:内含完整程序源码和数据集;
3.实战指引:覆盖《
》四大过程模型;4.系统学习:一套完整的《
》建设方法论,迅速学习 的开发过程。
1. 想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师、NLP产品经理,想要转型NLP的IT老兵。
2.具备Python基础,熟悉机器学习的基础理论
3.具备自然语言处理的基础知识
部分课件展示:
课程大纲:
1.BiLSTM概述
1.什么是LSTM和BiLSTM
2.为什么使用LSTM与BiLSTM
3.BiLSTM原理介绍
1.LSTM模型回顾
2.BiLSTM双向编码
3.BiLSTM优缺点
4.如何使用BiLSTM
5.BiLSTM模型应用场景
6.BiLSTM开源实现方案介绍
2.BiLSTM项目实践-基于BiLSTM与CRF实现医疗病例命名实体提取
1.项目背景
2.BiLSTM与CRF开发环境准备
3.准备医疗病例数据
4.医疗病例数据预处理
5.BiLSTM运行CRF的原理
6.医疗病例命名实体项目开发
7.模型参数介绍
8.运行结果分析
9.项目优化
10.项目总结
3.BiLSTM项目实践-基于BiLSTM+Attention完成电影评论分类
1.项目背景
2.IMDB 电影影评数据集介绍
3.准备IMDB 电影影评数据与BiLSTM+Attention环境
4.IMDB 电影影评数据预处理
5.BiLSTM+Attention实现文本分类的原理
6.Bi-LSTM+Attention模型搭建
7.Bi-LSTM+Attention模型参数介绍
8.运行结果分析
9.Bi-LSTM+Attention模型参数优化介绍
10.项目总结
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讲师收到你的提问会尽快为你解答。若选择公开提问,可以获得更多学员的帮助。
课程大纲
- 第一章 基于深度学习技术的自然语言处理-BiLSTM
- 1-1试看 基于深度学习技术的自然语言处理-BiLSTM基本原理04:36
- 1-2BiLSTM优缺点01:38
- 1-3BiLSTM源码与基本应用场景01:31
- 第二章 BiLSTM深度学习命名实体实践-医疗病例命名实体提取
- 2-1项目背景介绍01:46
- 2-2数据集介绍03:40
- 2-3项目流程设计01:28
- 2-4BiLSTM与CRF结合原理04:29
- 2-5项目构建与准备01:07
- 2-6模型初始化07:38
- 2-7数据初始化09:50
![老钱《自然语言处理》实战训练营-文本情感分析项目实践(附源码)](https://s2.51cto.com/images/201908/09/0aaeb988d7585d2145c7a5645fbdb0bc.jpg?x-oss-process=image)
![老钱《自然语言处理》实战训练营-BiLSTM项目实践(附源码)](https://s2.51cto.com/images/201909/08/4ccd1d69235a36ee76def3bdc06a1813.jpg?x-oss-process=image)
![自然语言处理课程导论](https://s2.51cto.com/images/201908/19/e9aff0cb221d0cd26567efec993c05d9.jpg?x-oss-process=image)
![老钱《自然语言处理》实战训练营-文本聚类项目实践(附源码)](https://s2.51cto.com/images/201908/09/7f99951a05e0ba175b1211e32af9d5b8.jpg?x-oss-process=image)
![老钱《自然语言处理》实战训练营-深度学习文本分类项目实践(附源码)](https://s2.51cto.com/images/201908/05/61a8650cf9d84c91a0fbdffa1ea101ca.jpg?x-oss-process=image)
![老钱《自然语言处理》实战训练营-词性标注项目实践(附源码)](https://s2.51cto.com/images/201908/19/bf42a37169b614f1449ed7bc2fb33ff8.jpg?x-oss-process=image)
![老钱《自然语言处理》实战训练营-文本相量化项目实践(附源码)](https://s2.51cto.com/images/201908/19/c3c41d6b741b62b28323f79b497a0201.jpg?x-oss-process=image)
![老钱《自然语言处理》实战训练营-命名实体提取项目实践(附源码)](https://s2.51cto.com/images/201908/09/89499baddd0f70a4d749a0c6ffdc6cc5.jpg?x-oss-process=image)