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自然语言处理
自然语言处理
24课时
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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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