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】
3 F7 f# a( H) u  q$ \5 e7 H4 q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。

1 G& o2 y: p* {; i【课程收益】
会使用深度学习框架Tensorflow从零开始打造word2vec词向量
  e0 m+ R- x4 Q) B4 ]! o  n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。

【课程目录】
001、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
" x2 d( H  B) K  ~# {005、词向量
6 f7 a" R- v4 n006、神经网络模型
007、Hierarchical Softmax
) C5 m/ m5 @& G: z% o008、CBOW模型实例
8 R$ X9 p7 m  h7 w009、CBOW求解目标
6 S( T' a$ z, r+ [2 O8 v5 J010、梯度上升求解
- U" a, F; z3 ^2 @# f011、负采样模型
012、使用Gensim库构造词向量
3 E$ ?7 J' W7 k/ E+ }6 Y+ y: }013、维基百科中文数据处理
014、Gensim构造word2vec模型
4 A+ D6 u0 `+ x* e015、测试模型相似度结果
016、环境配置
) c  Q0 h' S  t9 _017、中文数据预处理
: ^0 {! ?/ p0 b) n- q3 X7 _018、word2vec模型构造
019、构造图计算模型
2 r0 a2 c' A' f2 n( b020、word2vec训练
021、模型训练模块
022、迭代预测效果
. P  r0 s9 B) |8 V( b023、影评情感分类任务概述
! g. a7 V0 b; ~+ |5 Y7 E3 F# q024、基于词袋模型训练分类器
025、准备word2vec输入数据
' q0 \+ ~( `& ]& m3 y026、使用gensim构建word2vec词向量