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】
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。
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9 v0 Z, W, x: }( L2 ?: E1 P【课程收益】
会使用深度学习框架Tensorflow从零开始打造word2vec词向量
' r) w# G( l: |/ {0 P" 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。
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【课程目录】
9 h# l2 a9 u9 \* L. y001、课程简介
9 p9 @* t$ N2 i$ @/ |2 U002、自然语言处理与深度学习
6 L$ M" z% T' `. }003、语言模型
004、N-gram模型
# l- `) h4 d. ^# f) }: v5 V. Y005、词向量
$ z0 ]9 ]" q; I' l2 I! Z. S006、神经网络模型
7 ^) K- F  b# S" O$ Q007、Hierarchical Softmax
008、CBOW模型实例
' Y# ~. x) b5 N( m( q009、CBOW求解目标
010、梯度上升求解
% J# Z6 V# Z& i/ i( z011、负采样模型
) |" h% P. W. v  v3 f012、使用Gensim库构造词向量
013、维基百科中文数据处理
014、Gensim构造word2vec模型
015、测试模型相似度结果
016、环境配置
4 k) e  p( z3 q017、中文数据预处理
& _4 q% A+ @' O. X% b4 O# ]018、word2vec模型构造
019、构造图计算模型
020、word2vec训练
021、模型训练模块
3 n6 }# C; j0 x9 s022、迭代预测效果
023、影评情感分类任务概述
/ P# _+ _; x) `: i2 P. N024、基于词袋模型训练分类器
025、准备word2vec输入数据
0 u# B7 h$ e7 e6 j& _026、使用gensim构建word2vec词向量