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自然语言处理-Word2Vec视频教程 必备原理 + 案例实战

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    奋斗
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2017-10-14 10:02:17 | 显示全部楼层 |阅读模式
    课程目标9 p6 s9 s/ |, E+ D8 M: M
    掌握自然语言处理中最重要的模型Word2Vec的原理以及如何使用gensim库与Tensorflow进行建模。
    4 n& D$ K0 N2 S  D! d/ H+ u
    $ ~$ y/ c9 M7 G适用人群% w) ], k- ?. ?7 F
    从事机器学习方向人员+ M0 Y+ A# T% A, k
    $ q0 r1 g. P! l2 h8 u8 [$ w
    课程简介
    ; V* t: D% B/ r9 l自然语言处理中最重要的算法,词向量模型。课程从语言模型入手,详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合,使用Tensorflow从零开始打造word2vec词向量模型。对于海量中文数据演示如何使用Gensim库对中文维基百科数据进行词向量建模。
    . {. T% I- _& j
    & ^" N0 }' J2 V% l9 f+ R+ O' e1 ^- k/ V0 y4 T, p
    第1章Word2Vec原理1小时35分钟11节2 a" A$ T+ Y5 v+ f" s0 @
    1-1课程简介04:36( ]( _; _4 @8 ]
    1-2自然语言处理与深度学习11:58) J+ i" Z  l$ }
    1-3语言模型06:16
    * M) N0 A% I! g6 d1-4N-gram模型08:32
    + K; |, Q" d$ P5 R6 b1-5词向量09:27. c$ z5 N$ y5 a
    1-6神经网络模型10:02
    " |2 a2 Y  @. {* x+ H9 @1-7Hierarchical Softmax10:013 @; k6 g7 c! [; x
    1-8CBOW模型实例11:20  |: W! G- q  M+ ^% C, ^7 G
    1-9CBOW求解目标05:39
    + q, T( K# o9 `1-10梯度上升求解10:10
    ( |7 L& }- p# b8 e# Q: c  D4 K1-11负采样模型07:154 E8 `; I/ E4 [/ j  C+ v* b
    ( e! ~, A! x. x' t1 U
    第2章Gensim构造词向量模型33分钟4节
    & e3 j* j5 \5 ?$ _& \2-1使用Gensim库构造词向量06:21
    3 y2 W1 S% O! c- c2 v2-2维基百科中文数据处理10:27  m- y) a1 b0 V2 Y
    2-3Gensim构造word2vec模型08:52, ~0 z  W. T9 r4 P
    2-4测试模型相似度结果07:42
    6 d, p0 E8 G/ e; ]4 m# ~; n
    " ^! \* a- H) f, a' [  z第3章Tensorflow实战word2vec1小时5分钟7节5 w0 B8 w; T1 W: `
    3-1环境配置06:00
    7 @/ H3 {% s4 a, q# j3-2中文数据预处理11:061 O/ k/ O$ Y% ?* }5 Q" A
    3-3word2vec模型构造10:36
    2 [3 G( N3 s& T$ j* Y- T6 q+ S/ W3-4构造图计算模型07:54
    * x4 H0 C, w& P9 f+ t3-5word2vec训练10:47
    6 Q- T) P/ b' [, B% X# }3-6模型训练模块10:18
    ! d9 X- J: @7 V3 }3-7迭代预测效果08:39+ H/ E& e' V% I" ]0 ?6 P! C) b. @5 T  b

    7 X  u8 g$ C& ~/ s5 R1 A4 ?$ T/ D- |& j. w
    $ m# s& A, k; u

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    & Q: h! i1 `+ k$ z链接:
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    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复

    6 U) ?% T: k8 ^* K! w: ^
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2019-9-30 22:03
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2017-10-14 10:46:09 | 显示全部楼层
    自然语言处理-Word2Vec视频教程 必备原理 + 案例实战
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    发表于 2017-10-14 12:17:17 | 显示全部楼层
    感谢分享
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    发表于 2017-10-14 14:01:51 | 显示全部楼层
    thanks!!!
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    发表于 2017-10-14 15:52:41 | 显示全部楼层
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    发表于 2017-10-14 17:41:52 | 显示全部楼层
    支持,感谢分享
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    4 天前
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    发表于 2017-10-14 18:52:57 | 显示全部楼层
    O(∩_∩)O谢谢
  • TA的每日心情

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    发表于 2017-10-17 14:34:51 | 显示全部楼层
    自然语言处理-Word2Vec视频教程
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