自然语言处理Word2Vec视频学习教程 Tensorflow实战word2vec【26课时】

冰点也疯狂

【课程介绍】
+ i0 a  p$ y( v自然语言处理Word2Vec视频培训课程：自然语言处理中重要的算法，word2vec原理，词向量模型。教程从语言模型入手，详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合，使用深度学习框架Tensorflow从零开始打造word2vec词向量，word2vec训练模型。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。

【课程收益】
会使用深度学习框架Tensorflow从零开始打造word2vec词向量
' P1 u4 f2 ~% \2 C& b. [掌握自然语言处理最重要模型word2vec，实例演示实现方法与Gensim库的使用。

. o! \1 h% ?& M: X2 B7 T【课程目录】
4 ?. x' ?0 W; Q. n: K5 l001、课程简介
002、自然语言处理与深度学习
003、语言模型
004、N-gram模型
9 |7 D7 y- d! l1 r005、词向量
/ G. K( r& W; `" B- C8 c006、神经网络模型
* {% e8 w( |3 q0 I* @7 ?007、Hierarchical Softmax
, P+ t+ Y, X. |008、CBOW模型实例
) E$ b7 y3 ~* Z; V! Q$ j009、CBOW求解目标
010、梯度上升求解
011、负采样模型
9 s* H- U4 E/ s7 e012、使用Gensim库构造词向量
1 Y, `3 ]8 ?# H' i( q013、维基百科中文数据处理
. K0 D# _* a: A* ]3 ?2 T1 d2 Q014、Gensim构造word2vec模型
+ K3 i) z0 h& d4 `2 p* a- H% V' N015、测试模型相似度结果
* P" u' r: c' A- _/ N' O016、环境配置
017、中文数据预处理
9 F$ Y& u$ F- K- \" T& K9 W% B018、word2vec模型构造
5 A6 {; y% ~3 Z- z4 q019、构造图计算模型
020、word2vec训练
021、模型训练模块
! U, l) ]9 I4 _; J$ z; r" D7 D1 o022、迭代预测效果
2 Z- G5 m5 B% U+ V3 J0 Y: w" }: \: A023、影评情感分类任务概述
: c" o+ ^; f6 H3 B# V024、基于词袋模型训练分类器
  s6 X2 r- `- y/ p4 J: M025、准备word2vec输入数据
026、使用gensim构建word2vec词向量

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