文本Attention模型基本原理

 《老钱------AI实战训练营的系列课程》= 多个案例学习《Seq2Seq+Attention》

     Seq2Seq+Attention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Seq2Seq+Attention项目。多面覆盖经典的场景，如自动文文摘等

  课程特色：   

          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《Seq2Seq+Attention》四大过程模型；

          4.系统学习：一套完整的《Seq2Seq+Attention》建设方法论，迅速学习Seq2Seq+Attention的开发过程。

     适合人群：

         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：

    具体课程大纲如下：

1.Seq2Seq+Attention模型原理介绍与应用场景

2.Seq2Seq+Attention模型与LSTM的关系

案例实践：Tensorflow、Keras 自动文摘:   基于Seq2Seq+Attention模型的Textsum模型

1.项目背景介绍

2.案例语料与数据介绍

3.案例模型搭建

4.模型训练

5.模型参数优化

6.模型部署

7.模型优化