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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: k0 V3 _( p$ y* Y) C【课程收益】
会使用深度学习框架Tensorflow从零开始打造word2vec词向量
5 u4 E7 h! H, J$ b: P: J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】
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
005、词向量
  p. a* W2 G1 h* Z% G( q006、神经网络模型
007、Hierarchical Softmax
4 u1 v) ?7 S" U; s9 V# o& v008、CBOW模型实例
% f6 N( X. A7 C; z; i009、CBOW求解目标
010、梯度上升求解
3 `/ [, W+ i) i: _, g3 Q4 c) a, v011、负采样模型
012、使用Gensim库构造词向量
' A9 g7 i, l  k2 i% V013、维基百科中文数据处理
014、Gensim构造word2vec模型
$ _, C0 N' W7 w6 x+ k015、测试模型相似度结果
016、环境配置
% O% W6 H5 B2 L8 l" q017、中文数据预处理
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
022、迭代预测效果
023、影评情感分类任务概述
* d; O6 f8 A# i* |5 {1 `: C024、基于词袋模型训练分类器
  U4 a2 K/ y$ x025、准备word2vec输入数据
026、使用gensim构建word2vec词向量
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