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自然语言处理实战—LSTM情感分析

自然语言处理中一个很重要的研究方向就是语义的情感分析(Sentiment Analysis)。例如IMDB上有很多关于电影的评论,那么我们就可以通过Sentiment Analysis来评估某部电影的口碑,(如果它才刚刚上映的话)甚至还可以据此预测它是否能够卖座。与此相类似,国内的豆瓣上也有很多对影视作品或者书籍的评论内容亦可以作为情感分析的语料库。对于那些电子商务网站而言,针对某一件商品,我们也可以看到留言区里为数众多的评价内容,那么同类商品中,哪个产品受消费者喜爱呢?或许对商品评论的情感分析可以告诉我们答案。

自然语言处理中重要的算法,词向量模型。本课程从语言模型入手,详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合, 基于深度学习主流框架Tensorflow实例演示如何用深度学习来进行文本分类任务,其中涉及深度学习主流架构LSTM模型以及自然语言处理中流行的word2vec词向量建模方法,分模块解读如何用框架一步步完成整个网络架构。

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课程大纲
  • 01

    自然语言处理实战—LSTM情感分析

    唐宇迪

    自然语言处理中重要的算法,词向量模型。

    本课程从语言模型入手,详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合, 基于深度学习主流框架Tensorflow实例演示如何用深度学习来进行文本分类任务,其中涉及深度学习主流架构LSTM模型以及自然语言处理中流行的word2vec词向量建模方法,分模块解读如何用框架一步步完成整个网络架构。

     

    课程大纲:

    1.LSTM网络结构概述

    2.文本数据处理

    3.word2vec词向量模型

    4.网络结构搭建

    5.网络模型训练

     


     

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    06月21日 20:00 - 21:30 观看回顾
课程收益
通过本课的学习可

掌握深度学习网络架构-LSTM

熟悉词向量模型word2vec

使用tensorflow进行建模任务

文本数据处理方法
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