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自然语言处理动手学Bert文本分类-

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  • 课程简介

    • 动手学中文文本分类开篇
    • 课堂实战试看1
    • 课堂实战试看2
    • 课堂实战试看3
    • 课堂实战试看4
    • 课堂实战试看5
    • 自然语言处理简介
    • 课程资料下载方式
    • 文本分类简介
    • 神经网络中的数据格式讲解
    • 文本分类模型综述

  • Seq2Seq相关理论

    • RNN理论及其相关变体讲解
    • seq2seq理论讲解
    • seq2seq存在问题

  • Attention机制

    • 注意力机制理论讲解
    • 注意力机制数学公式讲解
    • 引出sel-attention的两个问题

  • Bert理论系列基础

    • self-attetion理论讲解
    • self-attention数学理论讲解
    • Multi-head-self-attention理论讲解
    • Transformer理论讲解
    • Bert理论讲解及文本分类模型讲解

  • 基于Bert的文本分类实战

    • 项目环境构建及数据集简介
    • BruceBert配置类构建上
    • BruceBert配置类构建下
    • 模型构建上
    • 模型构建下
    • 模型验证
    • 模型验证
    • bulid_dataset加载数据集讲解
    • 数据预处理上
    • 数据预处理下
    • 数据与处理方法测试
    • 数据集迭代器上
    • 数据集迭代器下
    • 数据集迭代器测试
    • 参数衰减分析
    • 训练步骤详细讲解
    • 模型训练详细讲解
    • 模型训练部分代码完成
    • 模型评估方法详细讲解
    • 模型测试方法详细讲解
    • 模型整体debug上
    • 模型整体debug中
    • 模型整体debug下
    • GPU下完成训练第一个Epoch
    • GPU下完成训练第二个Epoch
    • GPU下完成训练第三个Epoch
    • GPU下完成训练后模型测试
    • GPU下使用Bert非fine-tuning过程

  • 基于Bert+CNN的文本分类实战

    • CNN整体流程讲解
    • CNN中的卷积详细讲解
    • CNN中的Pooling讲解
    • TextCNN中的文本卷积与N-gram关系
    • TextCNN原理详细讲解
    • TextCNN与CNN区别于联系
    • Bert+TextCNN配置类上
    • Bert+TextCNN配置类下
    • Bert+TextCNN配置类验证
    • Bert+TextCNN模型init方法讲解
    • Bert+TextCNN模型forward方法上
    • Bert+TextCNN模型forward方法下
    • 数据加速优化
    • 卷积后的维度分析讲解
    • 模型构建完成
    • 模型训练与预测

  • Bert+RNN的文本分类实战

    • RNN讲解
    • LSTM讲解
    • config类实现及校验
    • BruceBertRNN类init函数实现
    • BruceBertRNN类forward函数实现
    • 模型对比与结果分析

  • Bert+RCNN的文本分类实战

    • RCNN理论讲解
    • config类实现及校验
    • BruceBertRCNN类init函数实现
    • BruceBertRCNN类forward函数实现
    • BruceBertRCNN训练过程完成演示

  • 基于Bert+DPCNN的文本分类实战

    • DPCNN理论讲解
    • config类实现及校验
    • BruceBertDPCNN类init函数实现
    • BruceBertDPCNN类forward函数实现
    • BruceBertDPCNN类block函数实现
    • 模型对比与结果分析

  • 基于ERNIE的文本分类实战

    • ERNIE理论讲解
    • 基于ERNIE的文本分类演示
    • 基于ERNIE+TextCNN的文本分类演示

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