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简介

本此课程主要讲解自然语言处理中的文本分类任务,先带着大家了解文本表征方法、词向量技术、激活函数的使用、然后对英文文本分类、中文文本分类和不同分类任务(二分类、多分类和多标签分类)进行实战讲解、最后讲解模型评估方法,并且进行知识点扩展。带领大家系统的了解一个完整的文本分类任务所需具备的基础技能。从前到后,帮助大家熟悉文本分类项目的流程及工作内容。

评价

13
讲解很到位,深入浅出,内容详实,非常实用
不适合新手看。。。。。。
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讲师

CS硕士, 自然语言处理方向, 悉常见的NLP技术,目前就职于IBM担任数据科学家,擅长制造业、金融风控等领域的AI解决方案落地; 热爱技术,乐于分享,5年TensorFlow开发经验,Google 认证TensorFlow开发者,IBM 创新工场技术专家 , CSDN 博客专家,知乎《前沿AI模型实战》专栏作家;CCF-A论文和发明专利若干.

课程须知

建议大家对 python、pytorch、numpy、基本的深度学习概念有了解再来进修,学习效果更佳

老师告诉你能学到什么?

1、文本表征的基础知识
2、词向量训练和实用方法
3、中英文文本分类的区别
4、二分类、多分类和多标签分类的区别
5、不平衡样本的评估方法
6、前沿知识点的扩展

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