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】
% h2 l+ Z+ P1 s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
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。
) j1 D- G9 M! Y( G# g: G/ B; y/ y5 r
0 d( T! {3 m* B' [3 A) o* {, V【课程目录】
- R: x5 V) [6 U1 q% n- X2 G0 x7 M001、课程简介
% z2 n8 E4 X: j- c# g002、自然语言处理与深度学习
' g0 O2 `' k! h$ T" q, |003、语言模型
004、N-gram模型
: f. c# j) b  b- N: `005、词向量
006、神经网络模型
6 V) ^1 B! a  j1 r1 a' ]007、Hierarchical Softmax
; X& i* j0 e/ |( T& Y7 G008、CBOW模型实例
009、CBOW求解目标
, Z1 p/ J: i+ ]$ o0 q% T6 Y! u) R010、梯度上升求解
011、负采样模型
012、使用Gensim库构造词向量
2 u, w9 G6 M  b# t- I013、维基百科中文数据处理
014、Gensim构造word2vec模型
: F3 j$ F3 W. d015、测试模型相似度结果
6 Q. N' N& H% Y. v+ K/ o" [016、环境配置
: ~1 I5 _$ w0 t7 Q017、中文数据预处理
- c# R6 ]7 `4 D. B: B7 V018、word2vec模型构造
  Z0 r1 q( {( x6 K9 o2 F019、构造图计算模型
020、word2vec训练
+ P1 ], y/ i+ L* V- P: j021、模型训练模块
022、迭代预测效果
  q, n* x+ D4 [' \  q, A023、影评情感分类任务概述
, K$ c/ P8 ?- O/ s! U( c) N+ W024、基于词袋模型训练分类器
: D5 ?$ F( G& z025、准备word2vec输入数据
026、使用gensim构建word2vec词向量

; }8 Q) n9 [* H/ E1 D