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自然语言处理--词向量视频教学(word embedding)

杨帅
开发组长/高级工程师/技术专家
长期从事机器学习深度学习研究,在自然语言处理领域有一定认知
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【课程介绍】
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。
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【课程收益】
掌握词向量技术,能够自然应用词向量框架word2vec、fasttext、glove。
第一章:One hot编码
第二章:word2vec预备基础知识及相关概念
第三章:word2vec实现及优化方式
第四章:word2vec之Tensorflow实现
第五章:word2vec之gensim工具包使用
第六章:fasttext理论部分
第七章:fasttext之文本分类实战及词向量训练
第八章:Glove理论部分
第九章:Glove实战部分
第一十章:综合案例-短文本标题相似度检测及计算
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