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】
/ c# z6 ]* V" r7 T, a- J( y, j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。
) g. S5 W% `* G) i: o
1 S9 K) k5 L7 C- u: t+ s【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。
/ ]. c% w1 s& _; Q7 v) O8 [
8 Q6 S4 o4 W8 z& j7 k& M【课程目录】
001、课程简介
002、自然语言处理与深度学习
4 b' f5 `* R) i$ |. _% U003、语言模型
: v0 [4 x9 ^; ~" G/ _) Z004、N-gram模型
005、词向量
& Z- g: I! I, o+ u006、神经网络模型
* }8 _$ f1 h  _6 x. B007、Hierarchical Softmax
1 d* U& l6 {% L6 d/ m008、CBOW模型实例
009、CBOW求解目标
010、梯度上升求解
. I% P5 n; Q# f. k011、负采样模型
. l' y6 H9 {" Y; T012、使用Gensim库构造词向量
, W7 [3 ]" J. s9 U, ~" K2 z' q013、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
5 F5 ~! E# J) m8 w! ]016、环境配置
017、中文数据预处理
& N1 v6 ^' {9 a) l& u018、word2vec模型构造
019、构造图计算模型
020、word2vec训练
  ?9 Z/ B0 N2 E# y0 Y9 \! ]021、模型训练模块
022、迭代预测效果
) ]0 \9 r) \, j% N6 f4 R) F023、影评情感分类任务概述
024、基于词袋模型训练分类器
3 F6 u# T" H9 e8 {025、准备word2vec输入数据
026、使用gensim构建word2vec词向量
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