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理解词袋模型、Word2vec、LSTM进行情感分析有什么区别?

代码实战情感分析

适用人群

数学基础差要学习NLP开发的童鞋

课程介绍

课程讨论

没有课件,没有资料,什么都没有要到

所有回复(1):

谢谢你的评价,在课程简介中已经说了获得代码的方式,让童鞋联系我,最主要是为了保留童鞋的联系方式方便跟进童鞋的学习情况的。
刚买了课程,如何获得课程中的代码和demo数据?

所有回复(1):

按照课程简介中来呀,而且第一个课件有相关说明的。
以前总是对LSTM做情感分析和使用词向量做情感分析有什么区别搞不懂,听了这节课,就清楚很多了,尤其是句向量的讲解和文本向量的课程一脉相通,这样讲系列课真好。
情感分析或意见挖掘是人们的观点,情绪,评估对诸如产品,服务,组织等实体的态度。该领域的发展和快速起步得益于网络上的社交媒体,例如产品评论,论坛讨论,微博,微信的快速发展,因为这是人类历史上第一次有如此巨大数字量的形式记录。自2000年初以来,情绪分析已经成长为自然语言处理(NLP)中最活跃的研究领域之一。也是在数据挖掘,Web挖掘,文本挖掘和信息检索方面有广泛的研究。事实上,它已经从计算机科学蔓延到管理科学和社会科学,如市场营销,金融,政治学,通讯,医疗科学,甚至是历史,由于其重要的商业性引发整个社会的共同关注。这种扩散是由于意见是事实的中心,几乎所有的人类活动,在相当程度上,很在意别人怎么看。出于这个原因,无论何时我们需要做出决定,我们都会经常寻找别人的意见。这不仅是对企业而言对个人也是如此。
教师课堂上的整体教学效果非常好,教师在教学方面极认真负责,教师的基本知识技能过硬,因此,课上所达到的效果是很好的,指导具有针对性,使同学更容易获得提高。课上教师很注意与学生的互动环节,尤其是赵老师互动的效果很好,语言也很生动、形象。得到同学们的喜爱,教师并未忽视同学们的自己动手的锻炼、课堂互动效果极好。教师上课认真负责,专业基础极技能高深,非常注重学生的实际动手能力。老师常常告诫学生,书法要从心开始,勤于练习。注重学生专业能力和素养的培养。上课语言幽默,互动适当,演示精准精彩。学生上课出勤率高,教学效果极其明显。
词袋模型、Word2vec、LSTM进行情感分析让我把以往模糊的概念理清了。代码很有参考意义,尤其是中文商品评论代码实战。