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机器学习实战:使用Word2vec进行文本分类

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10课时 |
12人已学 |
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    课程介绍

    Word2vec是一群用来产生词向量的相关模型,由Google公司在2013年开放。Word2vec可以根据给定的语料库,通过优化后的训练模型快速有效地将一个词语表达成向量形式,为自然语言处理领域的应用研究提供了新的工具。

    Word2vec模型为浅而双层的神经网络,网络以词表现,并且需猜测相邻位置的输入词,在word2vec中词袋模型假设下,词的顺序是不重要的。训练完成之后,word2vec模型可用来映射每个词到一个向量,可用来表示词对词之间的关系,该向量为神经网络之隐藏层。

    本课程主要讲解基于Word2vec来实现对影评文本内容进行情感分析和分类。

    课程目标
    • 了解Word2vec词向量模型
    • 掌握Word2vec的应用

    授课教师

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