包含课程

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  2813人 学习人数

  4.7分 课程评分
  自然语言处理--词向量视频教学（word embedding）

  自然语言处理教程，该课程着重讲解词向量（Word embedding），词向量是深度学习技术在自然语言处理中应用的基础，因此掌握好词向量是学习深度学习技术在自然语言处理用应用的重要环节。本课程从One-hot编码开始，word2vec、fasttext到glove讲解词向量技术的方方面面，每个技术点环节都有相应的小案例，以增加同学们学习兴趣。同时在课程最后整合案例的方式给大家展示词向量技术在相似度计算中的典型应用。希望我们的课程能帮助更多的NLPper。

  自然语言处理

  NLP

  人工智能

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  2791人 学习人数

  4.6分 课程评分
  自然语言处理基于深度学习的中文命名实体识别实战

  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，彻底掌握中文命名实体识别技术。 适用人群： 自然语言处理从业者、深度学习爱好者 课程简介： 命名实体识别作为自然语言处理的基础技术之一，在自然语言处理上游各个任务（问答系统、机器翻译、对话系统等）重扮演者十分重要的角色，因此深入掌握命名实体识别技术，是作为自然语言处理从业者毕本技能，本课程理论与实践相结合，希望能给大家带来帮助。课程要求： （1）开发环境：Python3.6.5 Tensorflow1.13.1；（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）学院收货：掌握命名实体识别关键技术； （5）学院资料：见课程资料； （6）课程亮点：全程实战操作，徒手撸代码。

  人工智能

  NLP

  python

  自然语言处理

  深度学习

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  4316人 学习人数

  4.8分 课程评分
  自然语言处理基于Bert的中文命名实体识别实战

  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，彻底掌握中文命名实体识别技术。 适用人群： 自然语言处理从业者、深度学习爱好者 课程简介： 命名实体识别作为自然语言处理的基础技术之一，在自然语言处理上游各个任务（问答系统、机器翻译、对话系统等）重扮演者十分重要的角色，因此深入掌握命名实体识别技术，是作为自然语言处理从业者毕本技能，本课程理论与实践相结合，希望能给大家带来帮助。 课程要求： （1）开发环境：Python3.6.5 Tensorflow1.13.1；（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）学院收货：掌握命名实体识别关键技术； （5）学院资料：见课程资料； （6）课程亮点：全程实战操作，徒手撸代码。

  云计算/大数据

  人工智能

  NLP

  python

  自然语言处理

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  3817人 学习人数

  4.7分 课程评分
  自然语言处理动手学Bert文本分类

  Bert作为目前自然语言处理领域最流行的技术之一，文本分类作为自然语言处理领域最常见的任务之一，Pytorch作为目前最流程的深度学习框架之一，三者结合在一起将会产生什么样的花火，本套课程基于Pytorch最新1.4版本来实现利用Bert实现中文文本分类任务，延续动手学系列课程风格，全程手敲代码，跟着杨博一行一行代码撸起来。

  自然语言处理

  Bert

  BERT

  TextCNN

  TextRNN

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