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Word Embedding词的向量概念问世-NLP自然语言处理的的必修高阶课程 机器学习语言处理

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admin 发表于 2020-10-29 09:57:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
Word Embedding词的向量概念问世-NLP自然语言处理的的必修高阶课程 机器学习语言处理
Word Embedding词的向量概念问世-NLP自然语言处理的的必修高阶课程 机器学习语言处理  『大数据时代』 第095722d8vvdke9hdlepdhv张
Word Embedding词的向量概念问世-NLP自然语言处理的的必修高阶课程 机器学习语言处理  『大数据时代』 第095722foibdzdbf3owrf5d张
Word Embedding词的向量概念问世-NLP自然语言处理的的必修高阶课程 机器学习语言处理  『大数据时代』 第095722ima7a7w7avdmwmdn张
        不知道同学们对于数学中的向量的概念还有没有印象,Word Embedding就是这样一个概念,更简单的说就是将文本数据转换为数值型数据,形成一个映射,因为机器学习方法中是无法直接处理文本数据的。所以这个映射几乎可以说是一个自然语言处理的一个桥梁,是必须掌握的机器学习高阶课程。课程是需要同学们具备基本的机器学习概念的,课程内容依旧是理论+实战+项目的进行方法,很适合来提升技术,关于Word Embedding更多技术课程中非常详细的介绍,同学们快开始学习吧。
===============课程目录===============
├─1 课程整体介绍及大纲剖析.ts
├─2 什么是one-hot编码.ts
├─3 one-hot在提取文本特征上的应用.ts
├─4 one-hot编码手动实现.ts
├─5 ont-hot编码keras中实现.ts
├─6 word2vec的前世今生.ts
├─7 word2vec需要注意的关键点.ts
├─8 sigmoid与softmax函数讲解.ts
├─9 二叉树相关知识讲解.ts
├─10 Huffman树讲解.ts
├─11 Huffman编码讲解.ts
├─12 语言模型讲解.ts
├─13 神经网络语言模型概念讲解.ts
├─14 神经网络语言模型数学理论部分讲解.ts
├─15 word2vec中Skip-Gram实现方式讲解.ts
├─16 word2vec中CBOW实现方式讲解.ts
├─17 word2vec训练方式负采样讲解.ts
├─18 word2vec训练方式层序softmax讲解.ts
├─19 读取停用词.ts
├─20 文本预处理上.ts
├─21 文本预处理下.ts
├─22 文本编码处理讲解.ts
├─23 批量数据生成讲解.ts
├─24 遗留问题解决讲解.ts
├─25 word2vec模型实现讲解.ts
├─26 word2vec模型训练讲解.ts
├─27 word2vec可视化展示.ts
├─28 gensim中word2vec参数讲解.ts
├─29 gensim-word2vec实战之加载停用词.ts
├─30 gensim-word2vec实战之文本预处理.ts
├─31 gensim-word2vec实战之模型训练.ts
├─32 gensim-word2vec实战之模型保存与加载.ts
├─33 gensim-word2vec实战之应用讲解.ts
├─34 fasttext之Subword n-gram讲解.ts
├─35 fasttext之分层softmax讲解.ts
├─36 fasttext实战之数据集简介及停用词加载.ts
├─37 fasttext实战之文本预处理.ts
├─38 fasttext实战之文本分类模型训练.ts
├─39 fasttext实战之模型使用讲解.ts
├─40 fasttext实战之训练词向量.ts
├─41 什么是Glove讲解.ts
├─42 Glove如何实现讲解.ts
├─43 Glove如何训练讲解.ts
├─44 Glove数学原理讲解上.ts
├─45 Glove数学原理讲解下.ts
├─46 Glove实战是初识Glove.ts
├─47 Glove实战之求近义词.ts
├─48 Glove实战之求类比词.ts
├─49 项目实战之项目简介及数据集介绍.ts
├─50 项目实战之GrobalParament模块编写.ts
├─51 项目实战之utils模块中读取停用词方法编写.ts
├─52 项目实战之utils模块中分词方法封装.ts
├─53 项目实战之utils模块中文本预处理方法编写.ts
├─54 项目实战之utils模块中文本预处理优化.ts
├─55 项目实战之train_model模块之word2vec训练.ts
├─56 项目实战之训练好的word2vec模型剖析.ts
├─57 项目实战之word2vec整体训练.ts
├─58 项目实战之相似度计算上.ts
├─59 项目实战之相似度计算中.ts
├─60 项目实战之相似度计算下.ts
├─61 项目实战之结果输出.ts
├─62 项目实战整体总结.ts
├─动手学词向量课程资料.zip
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yangcctv 发表于 2020-10-29 17:06:41 | 显示全部楼层
看到这帖子真是高兴!
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lchl0388 发表于 2020-11-5 22:36:45 | 显示全部楼层
真是难得给力的帖子啊。
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blueice 发表于 2020-11-8 19:41:02 | 显示全部楼层
太生气了,无法HOLD啦 >_<......
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hyzqb 发表于 2020-11-9 16:46:01 | 显示全部楼层
楼主加油,我们都看好你哦。
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纸水仙 发表于 2020-11-11 12:19:55 | 显示全部楼层
无回帖,不论坛,这才是人道。
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prollerweg 发表于 2020-11-16 11:22:28 | 显示全部楼层
看到这帖子真是高兴!
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dongfangho 发表于 2020-11-27 13:40:19 | 显示全部楼层
真是被感动的痛哭流涕……
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dongfangho 发表于 2020-11-28 16:37:24 | 显示全部楼层
楼主加油,我们都看好你哦。
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cxwpf200 发表于 2020-12-2 09:59:12 | 显示全部楼层
感恩无私的分享与奉献 Word Embedding词的向量概念问世-NLP自然语言处理的的必修高阶课程 机器学习语言处理  『大数据时代』 第smile张
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cxwpf200 发表于 2020-12-6 18:58:48 | 显示全部楼层
淡定,淡定,淡定……
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wsjz_01 发表于 2020-12-6 19:18:49 | 显示全部楼层
激动人心,无法言表!
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suncool 发表于 2020-12-6 20:11:28 | 显示全部楼层
无回帖,不论坛,这才是人道。
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cmkzjw 发表于 2020-12-7 22:51:39 | 显示全部楼层
我只是路过打酱油的。
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gaohan 发表于 2020-12-8 10:53:48 | 显示全部楼层
我只是路过打酱油的。
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