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自然语言处理实战 深度学习之LSTM情感分析
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新课直减200
沈福利
开发组长/高级工程师/技术专家
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JAVA企业级应用讲师、大数据实时处理技术领域工程师。从事多年JAVAEE、大数据处理方向的研发,设计和管理工作,擅长分布式开发和实时计算。对Hadoop、Storm、Spark等大数据领域技术框架有一定的实践经验。
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本课程共计319分钟,41节,如果每天学习1小时,预计学习6天。
课程简介

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,RNNLSTM

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





你将收获
掌握深度学习PyTorch框架使用方法
熟练进行项目开发
提供实战模板,快速提升深度学习的实际项目经验
学习完项目后,LSTM情感分析分类项目可以直接用到实际项目中,对准备BAT级别互联网科技公司面试也有显著的帮助
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