不同类型的RNN介绍

课程目标

学习完本门课程，您将对自然语言处理技术有更深入的了解，学习基于深度学习情感分析方法;课程基于PyTorch主流框架实现，其中涉及深度学习主流框架LSTM模型以及自然语言处理的词向量；彻底学习中文情感分析。

适用人群

想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师

自然语言处理从业者、深度学习爱好者

课程简介

NLP领域的热门应用，常用在舆情分析，文章分类，智能客服，情感分析等多个场景。情感分析作为自然语言处理的基础技术之一，常被用于电商评论、舆情监控、微博评论情感分析、话题监督等领域，因此深入学习情感分析技术，是作为自然语言处理从业者必备技能，本课程以案例驱动出发，结合多个项目实战案例，覆盖多种算法，如RNN，LSTM等

课程要求：

（1）开发环境：python版本：Python3.7；torch 版本：1.3.0＋； torchtext版本：0.3.0+

（2）开发工具：Pycharm；

（3）学员基础：需要一定的Python基础，及深度学习基础；

（4）学员收货：学习深度学习情感分类关键技术；

（5）学员资料：内含完整程序源码和数据集；

（6）课程亮点：专题技术，完整案例，全程实战操作，徒手撸代码。