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自然语言处理
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自然语言处理
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介绍
全部任务
全部任务
向量化与独热编码
基于字典的one-hot实现
基于keras的one-hot表...
词袋模型
TF-IDF
Word2Vec模型概述
Word2Vec模型训练
Word2Vec模型应用
Doc2Vec模型
背景与目标
数据读取
数据抽取
去除短信中的x序列
jieba分词
去除停用词
数据预处理函数封装
垃圾短信的词频统计
词云图绘制
文本数据的向量化表达
获取训练样本的tf-idf权值向...
获取测试样本的tf-idf权值向...
模型训练及评价
小结
背景与挖掘目标
数据读取与探索
数据预处理
中文分词与去停用词
绘制各类别词云图
词向量提取
样本标签转换
模型构建
模型评估
训练过程可视化
小结
背景与挖掘目标
数据介绍
数据预处理方法介绍
数据读取
使用机器学习进行预处理
机器学习模型原理介绍
模型评估方法介绍
构建一个机器学习模型
构建多个机器学习模型
深度学习模型原理介绍
使用深度学习进行预处理
构建MLP模型
构建TextCNN模型
构建LSTM模型
预测测试集
计算BI指数
绘制关系图
小结
概述
数据预处理流程梳理
自定义中英文预处理函数
自定义加载语料函数
自定义tokenizer函数并划...
转换数据集
模型结构介绍
定义Encoder端
定义注意力层
定义Decoder端
定义优化器、损失函数、检查点
定义单步模型训练
模型训练
模型推理
注意力绘图及翻译
模型优化与小结
自然语言处理概述
NLP的基本流程
语料字符处理-字符串函数
正则表达式
正则表达式应用
分词:正向最大匹配法
分词:正向最大匹配法实现
分词:逆向最大匹配法
N元语法模型
N元语法模型与分词
隐马尔可夫概述
隐马尔可夫实例
Viterbi算法
Viterbi算法应用
jieba分词
去停用词
【下载】配套资料.zip
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授课教师
陈四德
数据挖掘金牌讲师
课程特色
视频(84)
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张老师
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