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自然語言處理(NLP)文本分類實戰

Biu老師 算法工程師
難度中級
時長 4小時 5分
學習人數
綜合評分9.43
13人評價 查看評價
9.4 內容實用
9.4 簡潔易懂
9.5 邏輯清晰
簡介:本此課程主要講解自然語言處理中的文本分類任務,先帶著大家了解文本表征方法、詞向量技術、激活函數的使用、然后對英文文本分類、中文文本分類和不同分類任務(二分類、多分類和多標簽分類)進行實戰講解、最后講解模型評估方法,并且進行知識點擴展。帶領大家系統的了解一個完整的文本分類任務所需具備的基礎技能。從前到后,幫助大家熟悉文本分類項目的流程及工作內容。

第1章 文本分類應用場景介紹

作為課程總覽,本章將會帶來自然語言處理文本分類的應用場景相關介紹。

第3章 文本分類任務

本章講解二分類、多分類和多標簽分類等不同的文本分類任務的區別,以及激活函數的選擇方法,完成代碼實踐。

第5章 模型評估

本章主要講解模型評估的方法以及不平衡樣本的影響

第6章 知識擴展

本章講解前沿知識點、分享一些知識獲取的途徑。
課程須知
建議大家對 python、pytorch、numpy、基本的深度學習概念有了解再來進修,學習效果更佳
老師告訴你能學到什么?
1、文本表征的基礎知識 2、詞向量訓練和實用方法 3、中英文文本分類的區別 4、二分類、多分類和多標簽分類的區別 5、不平衡樣本的評估方法 6、前沿知識點的擴展

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