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自然語言處理（NLP）文本分類實戰

全部評論問答未解決精華

宓_jkxQWZ

真的非常有用

0 1-1 課程總覽

2025-04-23

gogogo

我也不知道該說點啥

1 2-3 One Hot代碼實踐

2022-06-20

慕先生9433549

講的很好啊

1 1-1 課程總覽

2022-05-05

SapereAudor

j講的很精髓！很喜歡！

0 4-1 文本分類

2022-04-17

慕先生9228210

在哪下載課件

2021-12-25

慕雪2405914

老師有沒有代碼下載路徑

1 4-1 文本分類

2021-09-07

codingman1995

老師請問，視頻中的代碼和資料可以分享嗎？謝謝老師

3 1-1 課程總覽

2021-08-14

Eileen16

真的太感謝了

2 1-1 課程總覽

2021-08-11

遇見未來的你

在自然語言處理中，若有個字典或字庫里有N個單字，則每個單字可以被一個N維的one-hot向量代表。譬如若字庫里僅有apple（蘋果），banana（香蕉），以及pineapple（鳳梨）這三個單字，則他們各自的one-hot向量可以為：
由于電腦無法理解非數字類的數據，One-hot編碼可以將類別性數據轉換成統一的數字格式，方便機器學習的算法進行處理及計算。而轉換成固定維度的向量則方便機器學習算法進行線性代數上的計算。另外由于一個one-hot向量中，絕大部分的數字都是0，所以若使用稀疏矩陣的數據結構，則可以節省電腦內存的使用量

3 2-2 One Hot

2021-07-24

遇見未來的你

https://bk.tw.lvfukeji.com/wiki/One-hot

0 2-2 One Hot

2021-07-24

miss_you達令

視頻中的地址
https://paperswithcode.com/area/natural-language-processing

5 1-1 課程總覽

2021-07-23

開始學習

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

微信掃碼，參與3人拼團

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