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自然语言处理
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课程概览
课时列表
第1 章 : 自然语言处理概述
课时1:自然语言处理概述-01
10:46
课时2:自然语言处理概述-02
09:53
第2 章 : 文本表示方法
课时3:文本传统表示方法-01
13:37
课时4:文本传统表示方法-02
14:24
课时5:词向量与 Word2Vec-01
16:24
课时6:词向量与 Word2Vec-02
15:58
课时7:【在线实验】基于sklearn的中文文本的特征抽取(BOW、TF-IDF)
课时8:【在线实验】基于gensim的Word2vec词向量训练
第3 章 : 循环神经网络
课时9:什么是循环神经网络?
12:38
课时10:循环神经网络的典型应用
06:21
课时11:BPTT 与优化
10:07
课时12:语言模型与生成模型
05:28
课时13:LSTM 与 GRU-01
10:19
课时14:LSTM 与 GRU-02
07:30
课时15:【在线实验】基于RNN语言模型的文本生成
第4 章 : 文本分类问题
课时16:文本分类问题
16:33
课时17:基于传统方法的文本分类
10:57
课时18:基于深度学习的文本分类-01
11:44
课时19:基于深度学习的文本分类-02
12:30
课时20:【在线实验】基于LSTM的新闻分类
第5 章 : 序列到序列模型
课时21:序列到序列模型-01
15:14
课时22:序列到序列模型-02
15:06
课时23:序列到序列模型-03
13:40
课时24:【在线实验】基于seq2seq的神经网络翻译系统
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