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。

【课程收益】
会使用深度学习框架Tensorflow从零开始打造word2vec词向量
3 c; L. w4 \- q% o; _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。
- d9 E& {, g* ^$ Z% U( j" }
【课程目录】
001、课程简介
; I8 T% c3 h5 z) K002、自然语言处理与深度学习
003、语言模型
004、N-gram模型
005、词向量
006、神经网络模型
! H! Z/ }# V4 W% F* ~007、Hierarchical Softmax
2 b9 X  O0 ^1 \- ]008、CBOW模型实例
$ X# Y7 ?* b( O5 L6 V- y009、CBOW求解目标
0 E2 m: ^" j. c% E8 x& z1 g! Z' e1 v010、梯度上升求解
0 |& U( c- M" K9 P011、负采样模型
012、使用Gensim库构造词向量
/ t" A# J# n, ]$ i% H$ p$ ?3 i013、维基百科中文数据处理
014、Gensim构造word2vec模型
% a; E: T! @- V( Q( ?& e015、测试模型相似度结果
016、环境配置
017、中文数据预处理
018、word2vec模型构造
7 \! D! \* k6 s2 e5 M. p8 B019、构造图计算模型
5 R  J8 Z! c, u5 X( W( s020、word2vec训练
021、模型训练模块
9 Q; z  ]% [5 f, B5 _  v# j022、迭代预测效果
3 A9 i# p7 {. p: Y. T' E5 }* p5 J023、影评情感分类任务概述
024、基于词袋模型训练分类器
025、准备word2vec输入数据
026、使用gensim构建word2vec词向量
/ R% y5 B) Y* j7 W( \4 s( ?
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