自然语言处理--词向量视频教学（word embedding）

长期从事机器学习深度学习研究，在自然语言处理领域有一定认知

杨帅

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视频教程-自然语言处理--词向量视频教学（word embedding）-NLP

学习有效期：永久观看

学习时长：706分钟

学习计划：12天

难度：低

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：杨帅

开发组长/高级工程师/技术专家

讲师介绍：长期从事机器学习深度学习研究，在自然语言处理领域有一定认知

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「你将学到什么？」

自然语言处理教程，该课程着重讲解词向量（Word embedding），词向量是深度学习技术在自然语言处理中应用的基础，因此掌握好词向量是学习深度学习技术在自然语言处理用应用的重要环节。本课程从One-hot编码开始，word2vec、fasttext到glove讲解词向量技术的方方面面，每个技术点环节都有相应的小案例，以增加同学们学习兴趣。同时在课程最后整合案例的方式给大家展示词向量技术在相似度计算中的典型应用。希望我们的课程能帮助更多的NLPper。

「课程学习目录」

第1章：One hot编码

1.课程整体介绍及大纲剖析

2.什么是one-hot编码

3.one-hot在提取文本特征上的应用

4.one-hot编码手动实现

5.ont-hot编码keras中实现

第2章：word2vec预备基础知识及相关概念

1.word2vec的前世今生

2.word2vec需要注意的关键点

3.sigmoid与softmax函数讲解

4.二叉树相关知识讲解

5.Huffman树讲解

6.Huffman编码讲解

7.语言模型讲解

8.神经网络语言模型概念讲解

9.神经网络语言模型数学理论部分讲解

第3章：word2vec实现及优化方式

1.word2vec中Skip-Gram实现方式讲解

2.word2vec中CBOW实现方式讲解

3.word2vec训练方式负采样讲解

4.word2vec训练方式层序softmax讲解

第4章：word2vec之Tensorflow实现

1.读取停用词

2.文本预处理上

3.文本预处理下

4.文本编码处理讲解

5.批量数据生成讲解

6.遗留问题解决讲解

7.word2vec模型实现讲解

8.word2vec模型训练讲解

9.word2vec可视化展示

第5章：word2vec之gensim工具包使用

1.gensim中word2vec参数讲解

2.gensim-word2vec实战之加载停用词

3.gensim-word2vec实战之文本预处理

4.gensim-word2vec实战之模型训练

5.gensim-word2vec实战之模型保存与加载

6.gensim-word2vec实战之应用讲解

第6章：fasttext理论部分

1.fasttext之Subword n-gram讲解

2.fasttext之分层softmax讲解

第7章：fasttext之文本分类实战及词向量训练

1.fasttext实战之数据集简介及停用词加载

2.fasttext实战之文本预处理

3.fasttext实战之文本分类模型训练

4.fasttext实战之模型使用讲解

5.fasttext实战之训练词向量

第8章：Glove理论部分

1.什么是Glove讲解

2.Glove如何实现讲解

3.Glove如何训练讲解

4.Glove数学原理讲解上

5.Glove数学原理讲解下

第9章：Glove实战部分

1.Glove实战是初识Glove

2.Glove实战之求近义词

3.Glove实战之求类比词

第10章：综合案例-短文本标题相似度检测及计算

1.项目实战之项目简介及数据集介绍

2.项目实战之GrobalParament模块编写

3.项目实战之utils模块中读取停用词方法编写

4.项目实战之utils模块中分词方法封装

5.项目实战之utils模块中文本预处理方法编写

6.项目实战之utils模块中文本预处理优化

7.项目实战之train_model模块之word2vec训练

8.项目实战之训练好的word2vec模型剖析

9.项目实战之word2vec整体训练

10.项目实战之相似度计算上

11.项目实战之相似度计算中

12.项目实战之相似度计算下

13.项目实战之结果输出

14.项目实战整体总结

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「你可以收获什么？」

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