自然语言处理-Word2Vec视频教程 必备原理 + 案例实战视频教程
课程名称:自然语言处理-Word2Vec视频教程 必备原理 + 案例实战视频教程课程简介:
课程目标:
掌握自然语言处理中最重要的模型Word2Vec的原理以及如何使用gensim库与Tensorflow进行建模。
适用人群:
从事机器学习方向人员
课程简介:
自然语言处理中最重要的算法，词向量模型。课程从语言模型入手，详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合，使用Tensorflow从零开始打造word2vec词向量模型。对于海量中文数据演示如何使用Gensim库对中文维基百科数据进行词向量建模。
----------------------课程目录------------------------------
第1章Word2Vec原理1小时35分钟11节
1-1课程简介
1-2自然语言处理与深度学习
1-3语言模型
1-4N-gram模型
1-5词向量
1-6神经网络模型
1-7Hierarchical Softmax
1-8CBOW模型实例
1-9CBOW求解目标
1-10梯度上升求解
1-11负采样模型
第2章Gensim构造词向量模型
2-1使用Gensim库构造词向量
2-2维基百科中文数据处理
2-3Gensim构造word2vec模型
2-4测试模型相似度结果
第3章Tensorflow实战word2vec
3-1环境配置06:00
3-2中文数据预处理11:06
3-3word2vec模型构造10:36
3-4构造图计算模型07:54
3-5word2vec训练10:47
3-6模型训练模块10:18
3-7迭代预测效果08:39
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