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go-情感分析
尹成学院
2023-01-13 01:38:33
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go-情感分析
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Redis的内存占用按内存大小排序导出结果到csv文件
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自然语言处理实战 深度学习之LSTM
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课程目标 学习完本门课程,您将对自然语言处理技术有更深入的了解, 掌握基于深度学习
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方法;课程基于PyTorch主流框架实现,其中涉及深度学习主流框架LSTM模型以及自然语言处理的词向量;彻底掌握中文
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。 适用人群 想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师 自然语言处理从业者、深度学习爱好者 课程简介 NLP领域的热门应用,常用在舆情
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,文章分类,智能客服,
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等多个场景。
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作为自然语言处理的基础技术之一,常被用于电商评论、舆情监控、微博评论
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、话题监督等领域,因此深入掌握
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技术,是作为自然语言处理从业者必备技能,本课程以案例驱动出发,结合多个项目实战案例,覆盖多种算法,如RNN,LSTM等 课程要求: (1)开发环境:python版本:Python3.7; torch 版本:1.3.0+; torchtext版本:0.3.0+ (2)开发工具:Pycharm; (3)学员基础:需要一定的Python基础,及深度学习基础; (4)学员收货:掌握深度学习
情感
分类关键技术; (5)学员资料:内含完整程序源码和数据集; (6)课程亮点:专题技术,完整案例,全程实战操作,徒手撸代码。 案例5-
情感
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功能点
自然语言处理实战—LSTM
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本课程首先介绍了传统的
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分类模型,将传统的
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分类模型与深度学习
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分类模型对比并阐述了各模型的特点。之后介绍了基于LSTM
情感
分类模型,其中包括LSTM的基本原理、如何搭建LSTM网络、并演示了LSTM
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分类模型的训练和预测。最后通过改变交叉熵函数对模型进行了优化。
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