NLP——实战文本向量
  1. 实战文本向量

    1. 录播
      什么是文本向量化?
      3分钟
    2. 录播
      文本向量化算法
      8分钟
    3. 录播
      词向量直观理解
      5分钟
    4. 录播
      深度学习语言模型原理
      15分钟
    5. 录播
      CBOW模型讲解
      12分钟
    6. 录播
      使用gensim建立词向量模型
      21分钟
    7. 录播
      Tensorflow建立词向量模型——数据预处理
      13分钟
    8. 录播
      Tensorflow建立词向量模型——建立模型
      13分钟
    9. 录播
      Tensorflow建立词向量模型——训练模型
      15分钟
    10. 录播
      Tensorflow建立词向量模型——使用模型
      12分钟
  2. 实战文本向量续

    1. 录播
      句向量模型原理讲解
      8分钟
    2. 录播
      代码实战新闻相似度
      15分钟
    3. 录播
      文本向量总结
      9分钟

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老师介绍

  • 魏俊

    魏俊

    一个年纪40+的程序猿,致力于编制低门槛深度学习入门自学课程,帮助数学基础差的童鞋入门深度学习。
简  介 主要介绍了word2vec和doc2vec的基本概念和原理,结合代码实战新闻相似度案例来对比词向量与句向量在语义分析上的不同效果。
自然语言处理实战系列课中的第六章——文本向量。文本向量是让机器懂得人类语言的载体,直接影响到整个自然言处理系统的性能。
本章节主要讲解了word2vec与doc2vec的基本概念与原理,并结合代码详细介绍了gensim、tensorflow从模型训练到使用的整个过程,在此基础上使用新闻相似度案例来对比词向量与句向量在语义分析上的不同效果。



本课程通俗易懂,实战性强,适合已入职场一年以上,已将概率论、微积分还给老师的程序猿学习。
相信自己,只要你是程序猿你就能成为NLP工程师!
本课程老师不是什么技术大牛,也没有令人仰视的头衔,但是课程中有实战干货,有接地气的讲解,有专职老师及时答疑解惑,价格更是机构课程价格的零头。
本课程免费版是不提供代码的,收费版是提供代码的,请各位童鞋注意,如果学习本课程想下载代码,可以购买收费版。

* 课程提供者:魏俊

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