深度学习自然语言处理实战—LSTM情感分析
本课程首先介绍了传统的情感分类模型，将传统的情感分类模型与深度学习情感分类模型对比并阐述了各模型的特点。之后介绍了基于LSTM情感分类模型，其中包括LSTM的基本原理、如何搭建LSTM网络、并演示了LSTM情感分类模型的训练和预测。最后通过改变交叉熵函数对模型进行了优化。
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深度学习隐马尔科夫算法：中文分词神器
本课程首先以一个简单的应用案例介绍了隐马尔科夫算法和隐马尔科夫能解决的三类问题，并构造隐马尔科夫五元组。 由此引出了隐马尔科夫分词算法，并以分词实际应用为例，介绍了隐马尔科夫分词算法的整个逻辑包括参数矩阵如何训练。 同时演示并提供了隐马尔科夫分词的源码。 在课程最后介绍了两种其他类型的分词算法并类比于隐马尔科夫介绍了算法的优缺点。
共9节 390人已学习¥49.0 免费试学
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吕强
开发组长/高级工程师
在中国知网从事自然语言处理和知识图谱的开发，并负责带领团队完成项目，对深度学习和机器学习算法有深入研究。
课程数 2 学生数 1296