首页 > 专题套餐 > 人工智能 > NLP > 钱老师-自然语言处理工程师实战(深度学习+案例+源码)

钱老师-自然语言处理工程师实战(深度学习+案例+源码)

大家好,作为一名前阿里巴巴P7+的算法专家与架构师,我深知自然语言处理对于人工智能的价值,所以我设计了自语言处理的项目实战系列课程,全方面训练自然语言处理的各个技能点,学习路径帮你学透自然语言处理,成功入门变成一名自然语言处理算法工程师。课程涵盖,文本分类,文本聚类,情感分析,文本相似度等

12

门课程

5870

人学习

14小时34分钟

课程总时长

讲师评分:4.2

长久观看
 
系统化学习
 
课程内容答疑
  资料一键下载
专题套餐价 ¥254.60
立省1018.40元

支持蚂蚁花呗分期

简单5步马上享受花呗分期:

1. 点击立即购买
2. 订单确认页, 点击 ”去支付“
3. 支付中心, 使用【支付宝】付款
4. 使用【支付宝】APP扫描付款二维码
5. 付款方式选择 花呗分期~ 搞定~

查看详情>>
总价 ¥1273.00

第一阶段:  自然语言处理处理理论基础介绍

3门课程 2小时4分钟

要做个优秀的自然语言处理工程师,先把基础打好,第一阶段学习自然语言处理工程师的基础知识

  • 老钱《自然语言处理》实战训练营-词性标注项目实践(附源码)

    11节 40分钟
    课程目标:
      《老钱------AI实战训练营的系列课程》= 多个案例学习《词性标注》            文本情感分析一直是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词性标注项目。多面覆盖经典的场景,如地名提取,病例命名实体提取等  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《词性标注》四大过程模型;          4.系统学习:一套完整的《词性标注》建设方法论,迅速学习词性标注的开发过程。               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.词性标注概述                            1.词性标注定义与典型应用场景                            1.词性标注定义                            2.词性标注的应用场景                          2.词性标注的难点                          3.词性标注的意义                          4.词性标注技术实现的一般流程                          5.词性标注使用的技术有哪些                            1.基于字符串匹配的字典查找算法                            2.基于统计的词性标注算法                            3.基于机器学习模型的方法CRF等                          6.常见分词工具携带的词性标注算法                                                                        2.词性标注实践-今日头条新闻名词查找                          1.今日头条新闻名词查找项目需求介绍                          2.结巴分词词性标注介绍                          3.结巴分词工具安装                          4.使用结巴分词的词性标注进行开发                          5.Snownlp词性标注介绍                          6.使用Snownlp的词性标注进行开发                          7.使用thulac进行词性标注                          8.Thulac与Snownlp与结巴分词进行对比                          9.名词应用                          10.项目总结

    课程大纲

    免费试看

  • 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)

    9节 1小时4分钟
    课程目标:
    《老钱------AI实战训练营的系列课程》= 多个案例学习《文本向量化》            文本情感分析一直是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文本向量化项目。多面覆盖经典的场景,如地名提取,病例命名实体提取,覆盖多种算法,如LDA,LSA,Word2Vec,TFIDF, PLSA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《文本向量化》四大过程模型;          4.系统学习:一套完整的《文本向量化》建设方法论,迅速学习文本向量化的开发过程。               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  课程大纲:      文本相似度1. 文本特征提取原理概述1.1.     什么是特征提取:。1.2.     为什么要进行特征提取: 1.3.     常见的特征提取思路及对比:布尔模型(0/1 ,,存在就是1,不存在就是0,举例。)、空间向量模型(通过一定的规则或者方法将文本映射到向量空间上,常见的有两种:1-基于布尔型,2-基于词频的)、主题模型(tf-idf,lsa,lda)、深度学习模型(word2vec、cnn)。1.4.     特征提取方法之-布尔模型1.5.     特征提取方法之-空间向量模型1.6.     特征提取方法之-主题模型1.7.     特征提取方法之-主题模型之tf-idf1.7.1      tf-idf原理1.7.2      tf-idf环境准备:1.7.3      tf-idf代码实现1.7.4      论文1.8.     特征提取方法之-布尔模型之LSA1.8.1 LSA原理详解1.8.2 LSA环境搭建python3.x gensimjieba (conda install -c conda-forge jieba)1.8.3 LSA代码实现1.8.4 参考论文1.9. 特征提取方法之-布尔模型之LDA1.9.1 LDA原理1.9.2 LDA环境搭建1.9.3 LDA代码实现1.9.4 参考论文1.10.  特征提取方法之-深度学习模型原理1.11.  特征提取方法之-深度学习模型-word2vecword2vec是google在2013年推出的一个NLP工具。它可以将所有的词向量化。1.11.1 word2vec原理1.11.2 word2vec环境搭建1.11.3 word2vec代码实现1.11.4 参考论文

    课程大纲

    免费试看

  • 自然语言处理课程导论

    3节 19分钟
    课程目标:
      本课程不含资料下载课程简介1.自然语言处理工程师岗位需求与薪酬情况2.自然语言处理的基本任务与主要研究方向   1.句法语义分析   2.信息抽取   3.文本挖掘   4.机器翻译   5.信息检索   6.问答系统   7.对话系统3.自然语言处理在互联网企业的应用   1.阿里巴巴智能客服   2.今日头条文章分类   3.腾讯舆情   4.百度搜索4.自然语言处理课程体系介绍

    课程大纲

    免费试看

第二阶段:  自然语言处理深度学习篇-BiLSTM

1门课程 1小时51分钟

自然语言处理深度学习篇-BiLSTM

  • 老钱《自然语言处理》实战训练营-BiLSTM项目实践(附源码)

    24节 1小时51分钟
    课程目标:
      《老钱------AI实战训练营的系列课程》= 多个案例学习《BiLSTM》            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BiLSTM项目。多面覆盖经典的场景,如地名提取,病例命名实体提取等  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《BiLSTM》四大过程模型;          4.系统学习:一套完整的《BiLSTM》建设方法论,迅速学习BiLSTM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:          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

    课程大纲

    免费试看

第三阶段:  自然语言处理深度学习篇-TextCNN

1门课程 56分钟

自然语言处理深度学习篇-TextCNN

  • 老钱《自然语言处理》实战训练营-TextCNN项目实践(附源码)

    11节 56分钟
    课程目标:
      《老钱------AI实战训练营的系列课程》= 多个案例学习《TextCNN》            TextCNN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TextCNN项目。多面覆盖经典的场景,如地名提取,病例命名实体提取等  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《TextCNN》四大过程模型;          4.系统学习:一套完整的《TextCNN》建设方法论,迅速学习TextCNN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  课程大纲:1.大规模文本分类网络TextCNN概述    1.什么是TextCNN  2.为什么使用TextCNN  3.TextCNN原理介绍    1.CNN模型回顾    2.TextCNN网络结构    3.TextCNN优缺点  4.如何使用TextCNN  5.TextCNN模型应用场景  6.TextCNN开源实现方案介绍2.TextCNN项目实践-基于TextCNN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TextCNN环境  4.IMDB 电影影评数据预处理  5.TextCNN实现文本分类的原理  6.TextCNN模型搭建  7.TextCNN模型参数介绍  8.运行结果分析  9.TextCNN模型参数优化介绍  10.项目总结

    课程大纲

    免费试看

第四阶段:  自然语言处理深度学习篇-Seq2Seq

1门课程 30分钟

自然语言处理深度学习篇-Seq2Seq

  • 老钱《自然语言处理》实战训练营-Seq2Seq+Attention(附源码)

    8节 30分钟
    课程目标:
     《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

    课程大纲

    免费试看

第五阶段:  自然语言处理深度学习篇-命名实体提取实践

1门课程 49分钟

自然语言处理深度学习篇-命名实体提取实践

  • 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)

    13节 49分钟
    课程目标:
      《老钱------AI实战训练营的系列课程》= 多个案例学习《命名实体提取》            文本情感分析一直是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命名实体提取项目。多面覆盖经典的场景,如地名提取,病例命名实体提取,覆盖多种算法,如CRF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《命名实体提取》四大过程模型;          4.系统学习:一套完整的《命名实体提取》建设方法论,迅速学习命名实体提取的开发过程。               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.命名实体概述                    1.命名实体的定义与典型应用场景,为什么要学命名实体                  2.命名实体的难点                  3.命名实体的意义                  4.命名实体技术实现的一般流程                  5.命名实体都要抽取哪些内容,人名、地名等                  6.命名实体使用的技术有哪些                     1.基于规则的方法的优点缺点                     2.基于模型的方法的优点缺点                        1.CRF                        2.HMM                        3.深度学习方法:BILSTM                                2.基于经典方法CRF的命名实体项目实践-搜狗新闻地名提取                  1.项目背景分析                  2.CRF介绍                  3.CRF++0.58算法安装                  4.初始语料库获取-人民日报语料库获取                  5.地名标注体系介绍                  6.CRF地名特征模板介绍                  7.CRF地名特征模板编写                  8.CRF模型训练过程介绍                  9.CRF模型训练                  10.项目总结

    课程大纲

    免费试看

第六阶段:  自然语言处理深度学习篇-LSTM项目实践

1门课程 1小时3分钟

自然语言处理深度学习篇-LSTM项目实践

  • 老钱《自然语言处理》实战训练营-LSTM项目实践(附源码)

    12节 1小时3分钟
    课程目标:
    《老钱------AI实战训练营的系列课程》= 多个案例学习《LSTM》          LSTM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LSTM项目。多面覆盖经典的场景,如地名提取,病例命名实体提取,覆盖多种算法等  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《LSTM》四大过程模型;          4.系统学习:一套完整的《LSTM》建设方法论,迅速学习LSTM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  课程大纲:1.Long   Short-Term Memory模型为什么时候处理文本内容2.Long Short-Term Memory模型基础知识回顾今日头条新闻分类实践:使用LSTM算法完成今日头条新闻分类1.项目背景介绍2.算法架构介绍3.文本数据处理4.文本特征建模5.词典构建6.基于TensorFlow、Keras完成文本挖掘建模7.模型优化8.模型保存9.数据可视化10.模型优化深度学习情感分析分类实践:使用LSTM算法完成情感分析1.项目背景介绍2.算法架构介绍3.文本数据处理介绍4.情感词典构建5.结合Word2Vec的情感分析构建6.模型训练7.模型测试与部署

    课程大纲

    免费试看

第七阶段:  自然语言处理深度学习篇-深度学习文本分类

1门课程 1小时55分钟

自然语言处理深度学习篇-深度学习文本分类

  • 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)

    26节 1小时55分钟
    课程目标:
      《老钱------AI实战训练营的系列课程》= 多个案例学习《文本分类》       文本分类一直是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文本分类项目。     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:覆盖文本分类四大过程模型;          4.系统学习:一套完整的文本分类建设方法论,迅速学习文本分类的开发过程。包括深度学习方法,语料库方法等     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     具体课程大纲如下:                1.文本分类概述                    1.文本分类的定义与典型应用场景                  2.文本分类的难点                  3.文本分类的意义                  4.文本分类技术实现的一般流程                    1.文本预处理                    2.文本表示与特征选择                    3.构造分类器                    4.分类                  5.文本分类任务使用的技术有哪些                  6.文本分类项目的评价方法                                2.基于经典方法的文本分类算法项目实践-贝叶斯搜狗新闻文本分类                  1.文本数据载入及清洗                  2.把数据集分为训练集和测试集                  3.中文分词                  4.引入停用词典                  5.文本特征提取                  6.机器学习建模-贝叶斯原理                  7.使用贝叶斯进行建模                  8.文本特征提取                  9.N-gram模型                  10.模型效果测试与总结                                3.大规模文本分类网络TextCNN概述                    1.什么是TextCNN                  2.为什么使用TextCNN                  3.TextCNN原理介绍                    1.CNN模型回顾                    2.TextCNN网络结构                    3.TextCNN优缺点                  4.如何使用TextCNN                  5.TextCNN模型应用场景                  6.TextCNN开源实现方案介绍                                4.TextCNN项目实践-基于TextCNN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TextCNN环境                  4.IMDB 电影影评数据预处理                  5.TextCNN实现文本分类的原理                  6.TextCNN模型搭建                  7.TextCNN模型参数介绍                  8.运行结果分析                  9.TextCNN模型参数优化介绍                  10.项目总结                

    课程大纲

    免费试看

第八阶段:  自然语言处理深度学习篇-文本聚类项目实践

1门课程 1小时29分钟

自然语言处理深度学习篇-文本聚类项目实践

  • 老钱《自然语言处理》实战训练营-文本聚类项目实践(附源码)

    25节 1小时29分钟
    课程目标:
      《老钱------AI实战训练营的系列课程》= 多个案例学习《文本聚类》       文本聚类一直是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文本聚类的项目实现流程,实现方法,实现过程。多面覆盖经典的场景,如豆瓣图书相似度分析,微博新话题发现,覆盖多种算法,包括短文本聚类,长文本聚类,同时学习自己设计聚类算法。     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:覆盖文本聚类四大过程模型;          4.系统学习:一套完整的文本聚类建设方法论,迅速学习文本分类的开发过程。包括SignlePaas,KMeans,文本相似度方法等   课程部分课件展示:          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     具体课程大纲如下:                            1.文本聚类分析概述                    1.文本聚类定义与典型应用场景                    1.文本聚类定义                    2.文本聚类的应用场景                  2.文本聚类分析的难点                  3.文本聚类分析的意义                  4.文本聚类分析技术实现的一般流程                  5.文本聚类任务使用的技术有哪些                    1.基于聚类算法的聚类                    2.基于文本相似性的聚类                    3.基于规则的方法                  6.文本聚类项目的评价方法                                                2.长文本聚类实践-聚类算法方法-豆瓣电影TOP250榜单内的电影剧情聚类                  1.电影剧情聚类项目背景介绍                  2.电影剧情聚类项目设计                  3.聚类算法用于文本聚类的过程                  3.剧情数据处理                  4.剧情分词                  5.特征提取与向量化                  6.基于KMeans完成电影剧情聚类                  7.基于DBScan完成电影剧情聚类                  8.效果对比                  9.项目总结                                3.短文本聚类实践-新浪微博话题发现                  1.新浪微博话题发现项目背景介绍                  2.新浪微博话题发现项目设计                  3.短文本聚类的难点                  3.微博数据处理                  4.微博分词                  5.微博特征提取与向量化                  6.基于KMeans完成聚类                  7.效果分析                  8.项目总结                

    课程大纲

    免费试看

第九阶段:  自然语言处理深度学习篇-文本情感分析项目

1门课程 2小时12分钟

自然语言处理深度学习篇-文本情感分析项目

  • 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)

    27节 2小时12分钟
    课程目标:
      《老钱------AI实战训练营的系列课程》= 多个案例学习《文本情感分析》            文本情感分析一直是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文本情感分析项目。多面覆盖经典的场景,如京东评论分类,饿了么评论挖掘,覆盖多种算法,如SVM,贝叶斯,LSTM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《文本情感分析》四大过程模型;          4.系统学习:一套完整的《文本情感分析》建设方法论,迅速学习文本情感分析的开发过程。包括语料库方法,传统方法,深度学习方法,是一个非常好的系统化学习过程               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:                               自然语言处理进阶之句子级实践:文本情感分析                                1.文本情感分析概述                    1.文本情感分析定义与典型应用场景                    1.文本情感分析定义                    2.篇章级情感分类                    3.句子级情感分类                    4.词语的情感                    5.情感分析应用场景                  2.文本情感分析的难点                  3.文本情感分析的意义                  4.文本情感分析技术实现的一般流程                  5.文本分类任务使用的技术有哪些                    1.基于词典的情感分析                    2.基于网络的分析                    3.基于语料库与机器学习的分析方法                    4.情感分析的底层核心:情感信息抽取                  6.文本情感分析项目的评价方法                               2.文本情感分析实践-基于语料库与机器学习的分析方法-饿了么外卖评论案例分析                  1.基于机器学习方法进行文本情感分析的过程与原理                  2.基于机器学习方法进行文本情感分析的缺点                  3.文本数据预处理                  4.基于k-NN的情感极性分析建模                  5.基于Bayes的情感极性分析建模                  6.基于SVM的情感极性分析建模                  7.效果对比                  8.综合比较基于情感词典的情感极性分析与机器学习方法                                                3.文本情感分类实践-基于深度学习LSTM的分析方法-京东购物情感分析                              1.京东电商评论情感分析-项目背景介绍                    2.京东电商评论情感分析-数据集介绍.mp4                    3.京东电商评论情感分析-项目流程设计                    4.京东电商评论情感分析-LSTM文本分类原理与模型设计                    5.京东电商评论情感分析-数据加载                    6.京东电商评论情感分析-分词编写                    7.京东电商评论情感分析-Word2Vec                    8.京东电商评论情感分析-构建词典                    9.京东电商评论情感分析-构建词典训练效果                    10.京东电商评论情感分析-构建网络                    11.京东电商评论情感分析-网络模型测试                    12.京东电商评论情感分析-项目总结

    课程大纲

    免费试看

第一零阶段:  自然语言处理深度-文章主题抽取项目实践

1门课程 1小时39分钟

自然语言处理深度-文章主题抽取项目实践

  • 老钱《自然语言处理》实战训练营-文章主题特征提取项目实践(附源码)

    21节 1小时39分钟
    课程目标:
    《老钱------AI实战训练营的系列课程》= 多个案例学习《文章主题特征提取》            文章主题特征提取一直是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文本向量化项目。多面覆盖经典的场景,如地名提取,病例命名实体提取,覆盖多种算法,如TF-IDF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《文章主题特征提取》四大过程模型;          4.系统学习:一套完整的《文章主题特征提取》建设方法论,迅速学习文章主题特征提取的开发过程。               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课程大纲:1.文本主题特征抽取概述    1.文本主题特征抽取定义与典型应用场景    1.文本主题特征抽取定义    2.文本主题特征抽取的应用场景  2.文本主题特征抽取分析的难点  3.文本主题特征抽取的意义  4.文本主题特征抽取技术实现的一般流程  5.文本主题特征抽取使用的技术有哪些    1.基于统计    2.基于图模型    3.基于潜在语义    4.基于线路规划    5.深度学习与经典方法融合方法  6.文本主题特征抽取项目评价方法2.文本主题特征抽取实践-基于TF-IDF的今日头条新闻主题特征抽取  1.改进TF-IDF中文网页关键词抽取算法项目背景介绍  2.改进TF-IDF中文网页关键词抽取项目设计  3.原始tf-idf回顾  4.改进tf-idf算法  5.位置加权  6.词长加权  5.综合加权  6.代码实现  7.基于改进的TF-IDF完成今日头条新闻主题特征抽取  8.效果对比  9.项目总结3.文本主题特征抽取实践-基于TextRank的自动文摘生成算法  1.自动文摘生成项目背景介绍  2.自动文摘生成项目设计  3.自动文摘生成用于自动文摘的过程  3.自动文摘数据处理  4.自动文摘分词  5.自动文摘特征提取与向量化  6.TextRank原理介绍  7.TextRank建模  7.抽取文摘句  8.文摘形成  9.效果对比  10.项目总结

    课程大纲

    免费试看

钱老师-自然语言处理工程师实战(深度学习+案例+源码)资料下载

课程名称 操作
老钱《自然语言处理》实战训练营-词性标注项目实践(附源码) 付费用户专享
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) 付费用户专享
老钱《自然语言处理》实战训练营-BiLSTM项目实践(附源码) 付费用户专享
老钱《自然语言处理》实战训练营-TextCNN项目实践(附源码) 付费用户专享
老钱《自然语言处理》实战训练营-Seq2Seq+Attention(附源码) 付费用户专享
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) 付费用户专享
老钱《自然语言处理》实战训练营-LSTM项目实践(附源码) 付费用户专享
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) 付费用户专享
老钱《自然语言处理》实战训练营-文本聚类项目实践(附源码) 付费用户专享
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) 付费用户专享
老钱《自然语言处理》实战训练营-文章主题特征提取项目实践(附源码) 付费用户专享

钱老师-自然语言处理工程师实战(深度学习+案例+源码)

¥1273.00 ¥254.60
在线
客服
APP
下载

下载Android客户端

下载iphone 客户端

官方
微信

关注官方微信

返回
顶部