自然语言处理实战 深度学习之LSTM情感分析

自然语言处理实战 深度学习之LSTM情感分析
共41节 6519人在学 课程详情
  • 情感分析开篇-免费
  • 情感分析快速概览-免费
  • 情感分析业务场景应用以及技术选型
  • RNN基本工作原理介绍
  • RNN梯度消失和梯度爆炸问题
  • LSTM引入以及各个门公式介绍
  • LSTM执行原理以及LSTM变种网络
  • 不同类型的RNN介绍
  • 图像描述项目 RNN应用以及架构
  • 图像描述项目 数据及CNNEncoder&RNNDecoder架构
  • 图像描述项目 CNNEncoder&RNNDecoder 模型代码讲解
  • 图像描述项目 CNN-RNN模型训练和推断
  • RNN&LSTM API在PyTorch实现
  • 数字识别项目 数据加载
  • 数字识别项目 LSTM模型训练和在线预测
  • 数字识别项目 双向LSTM应用实战
  • 文本情感分析 数据探测-免费
  • 文本情感分析 数据文本长度可视化
  • 文本情感分析 数据词云可视化
  • 文本情感分析 数据加载工具整体框架搭建
  • 文本情感分析 torchtext中Fields字段应用
  • 文本情感分析 数据加载以及字典构建
  • 文本情感分析 数据加载代码调试
  • 文本情感分析 数据字典中PAD和UNK应用场景
  • 文本情感分析 数据批量加载
  • 文本情感分析 pad和pack使用原因
  • 文本情感分析 LSTM模型构建 理论回顾
  • 文本情感分析 整体框架搭建
  • 文本情感分析 工具库导入
  • 文本情感分析 数据加载以及封装
  • 文本情感分析 模型参数配置
  • 文本情感分析 LSTM模型加载外部词向量
  • 文本情感分析 LSTM模型Encoder&FC定义
  • 文本情感分析 LSTM模型定义完成.
  • 文本情感分析 LSTM模型初始化以及调试
  • 文本情感分析 模型训练方法和验证方法定义
  • 文本情感分析 训练方法代码调试
  • 文本情感分析 最优模型生成
  • 文本情感分析 模型训练过程.
  • 文本情感分析 效果评估
  • 文本情感分析 在线服务

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    课时介绍

    文本情感分析 工具库导入

    课程介绍

    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





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