包含课程

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  3069人 学习人数

  4.7分 课程评分
  自然语言处理实战 TextCNN文本分类

  课程目标 (1)采用PyTorch深度学习工具进行实战操作，掌握PyTorch基本使用； (2)掌握工业界短文本处理解决方案，如：对话系统，智能客服，新闻领域分类等； (3)词向量项目案例应用，掌握文本的表示方法； (4)通过项目案例实战，掌握TextCNN短文本分类在工业界应用，可以直接应用在如下领域 例如：对话系统意图识别，智能客服问答意图识别，资讯短文本分类等文本分类场景。 适用人群 (1)想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师 (2)自然语言处理从业者、深度学习爱好者 课程简介 短文本分类作为自然语言处理的基础技术之一NLP领域的热门应用，常用在对话语言平台，文章分类，智能客服，FAQ智能问答等多个场景。 因此深入掌握短文本分类技术，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，结合多个工业级解决方案，了解当下文本分类实际工业界的应用。课程要求： （1）开发环境：python版本：Python3.x；PyTorch深度学习工具； （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：掌握深度学习PyTorch工具使用；掌握TextCNN短文本分类；了解工业流行解决方案； （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。

  自然语言处理

  深度学习

  人工智能

  NLP

  智能客服

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  5979人 学习人数

  4.6分 课程评分
  自然语言处理实战 深度学习之LSTM情感分析

  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， 掌握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；彻底掌握中文情感分析。 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，因此深入掌握情感分析技术，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：掌握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。 案例5-情感分析功能点

  自然语言处理

  深度学习

  NLP

  PyTorch

  情感分析

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  1367人 学习人数

  5.0分 课程评分
  基于文本语义的智能问答机器人

  本项目结合 Facebook AI 研究院开源的针对聚类和相似性搜索库Faiss 、Google提供的BERT模型实现一个基于文本语义的智能问答系统。通过项目案例从0到1搭建FAQ智能问答机器人，让大家轻松掌握 文本语义相似度文本检索系统和FAQ问答机器人在工业界应用。

  智能对话

  NLP

  智能问答

  Faiss

  FAQ

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