自然语言处理实战 TextCNN文本分类

自然语言处理实战 TextCNN文本分类
共56节 3577人在学 课程详情
  • 工业界短文本分类案例分析

    • 信息流产品推荐系统架构
    • 对话系统案例
    • 智能客服案例
    • 短文本分类困难以及技术方案
    • 文本分类整体技术方案
  • 课程导读

    • 学什么
    • NLP那些事
  • 短文本分类论文解读

    • CNN网络卷积层概念
    • CNN网络卷积层维度变化
    • CNN网络整体计算流程
    • CNN文本分类论文解读1
    • CNN文本分类论文解读2
    • CNN文本分类论文解读3
    • CNN文本分类论文解读4
  • 基础工具必备

    • word2vec词向量介绍
    • word2vec词向量使用
    • tensorboardX工具介绍
    • tensorboardX可视化
  • 短文本分类项目实战

    • 数据分析 数据加载
    • 数据分析 数据预处理
    • 数据分析 文本长度可视化
    • 数据分析 词云可视化
    • 文本分类模型经验介绍
    • 项目整体框架搭建
    • 数据预处理
    • 构建字典1
    • 构建字典2
    • 数据离散化1
    • 数据离散化2
    • 数据离散化3
    • 数据集切分训练集和验证集
    • 自定义数据集dataset
    • DataLoader 批量加载
    • 数据处理功能回顾
    • 中文词向量介绍
    • 构建业务领域词向量
    • 模型参数配置
    • 自定义embedding layers
    • 模型定义池化层和卷积层
    • 模型定义全连接层
    • 数据特征提取和预测过程
    • 代码调试和词典文件存储
    • 模型结构讲解
    • 训练方法定义1
    • 训练方法定义2
    • 模型评估方法定义1
    • 模型评估方法定义2
    • 模型评估方法定义3
    • 模型训练和评估代码调试
    • 模型优化
    • CPU模型训练以及调优方案
    • 词向量初始化分词和字两种模型训练对比
    • 随机模式分词和字两种模型训练对比
    • 模型训练效果tensorboard可视化.
    • 模型部署 参数字典生成
    • 模型部署 命令行和postman方式模型预测

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    课时介绍

    数据离散化1

    课程介绍


    课程目标

    (1)采用PyTorch深度学习工具进行实战操作,掌握PyTorch基本使用;

    (2)掌握工业界短文本处理解决方案,如:对话系统,智能客服,新闻领域分类等;

    (3)词向量项目案例应用,掌握文本的表示方法;

    (4)通过项目案例实战,掌握TextCNN短文本分类在工业界应用,可以直接应用在如下领域

    例如:对话系统意图识别,智能客服问答意图识别,资讯短文本分类等文本分类场景。

    适用人群

    (1)想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师

    (2)自然语言处理从业者、深度学习爱好者

    课程简介

    短文本分类作为自然语言处理的基础技术之一NLP领域的热门应用,常用在对话语言平台,文章分类,智能客服,FAQ智能问答等多个场景。 因此深入掌握短文本分类技术,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,结合多个工业级解决方案,了解当下文本分类实际工业界的应用。

    课程要求:

    (1)开发环境:python版本:Python3.x;PyTorch深度学习工具;

    (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PyTorch工具使用;掌握TextCNN短文本分类;了解工业流行解决方案;

    (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。








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