自然语言处理-Word2Vec ,唐宇迪视频资源下载分享

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自然语言处理中最重要的算法,词向量模型。课程从语言模型入手,详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合,使用Tensorflow从零开始打造word2vec词向量模型。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。

从事机器学习方向人员。

课程目录:

    001、课程简介.mp4

    002、自然语言处理与深度学习.mp4

    003、语言模型.mp4

    004、N-gram模型.mp4

    005、词向量.mp4

    006、神经网络模型.mp4

    007、Hierarchical Softmax.mp4

    008、CBOW模型实例.mp4

    009、CBOW求解目标.mp4

    010、梯度上升求解.mp4

    011、负采样模型.mp4

    012、使用Gensim库构造词向量.mp4

    013、维基百科中文数据处理.mp4

    014、Gensim构造word2vec模型.mp4

    015、测试模型相似度结果.mp4

    016、环境配置.mp4

    017、中文数据预处理.mp4

    018、word2vec模型构造.mp4

    019、构造图计算模型.mp4

    020、word2vec训练.mp4

    021、模型训练模块.mp4

    022、迭代预测效果.mp4

    023、影评情感分类任务概述.mp4

    024、基于词袋模型训练分类器.mp4

    025、准备word2vec输入数据.mp4

    026、使用gensim构建word2vec词向量.mp4

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