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首頁免費課自然語言處理（NLP）文本分類實戰(zhàn) 問答

自然語言處理（NLP）文本分類實戰(zhàn)

            
                Biu老師
            
            算法工程師
                    
                難度中級
            
                時長 4小時 5分
            
                學(xué)習(xí)人數(shù)
            
綜合評分9.43
                            13人評價
                        查看評價
                                9.4
                                內(nèi)容實用
                            
                                9.4
                                簡潔易懂
                            
                                9.5
                                邏輯清晰

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

課程里面的ppt在哪下載啊

+ 我來回答回答最高可+2積分

0 回答 50 瀏覽

2025-03-09

這么講有用嗎

+ 我來回答回答最高可+2積分

0 回答 327 瀏覽 4-3 中文文本分類實戰(zhàn)（上）

2023-06-17

如何使用ckpt模型

+ 我來回答回答最高可+2積分

0 回答 341 瀏覽 4-4 中文文本分類實戰(zhàn)（下）

2023-05-31

資料在哪里下載

最新回答 / cloverwang

課程詳情頁（http://idcbgp.cn/qa/1311/t/0）右下方，資料下載<...圖片...>

1 回答 1540 瀏覽 2-3 One Hot代碼實踐

2023-03-14

替換數(shù)據(jù)集

+ 我來回答回答最高可+2積分

1 回答 300 瀏覽 4-3 中文文本分類實戰(zhàn)（上）

2023-03-02

哪里有課程代碼呢老師

最新回答 / WPaulG

資料下載。

1 回答 524 瀏覽 2-3 One Hot代碼實踐

2022-07-05

數(shù)據(jù)庫的搭建

+ 我來回答回答最高可+2積分

0 回答 381 瀏覽 1-1 課程總覽

2022-06-28

為什么手動計算和Gensum計算出的結(jié)果不一樣？

+ 我來回答回答最高可+2積分

0 回答 393 瀏覽 2-6 TF-IDF實戰(zhàn)（下）

2022-06-21

gogogo

我也不知道該說點啥

1 2-3 One Hot代碼實踐

2022-06-20

nlp的算法

最新回答 / 慕夢前來

這個算法，很不錯

1 回答 464 瀏覽 1-1 課程總覽

2022-06-06

自然語言處理的學(xué)習(xí)方法怎么快速了解的?

+ 我來回答回答最高可+2積分

0 回答 296 瀏覽 1-1 課程總覽

2022-05-05

關(guān)于多分類任務(wù)的一個報錯

最新回答 / 慕夢前來

IndexError: Target 48 is out of bounds。這一句已經(jīng)告訴你在哪兒了，

1 回答 640 瀏覽 4-4 中文文本分類實戰(zhàn)（下）

2022-05-03

SapereAudor

j講的很精髓！很喜歡！

0 4-1 文本分類

2022-04-17

nlp有沒有什么好的書籍推薦？

最新回答 / 慕夢前來

nlp大全

1 回答 525 瀏覽 1-1 課程總覽

2021-12-30

“味道不錯”這個標簽是預(yù)定義的呢？還是動態(tài)得到的？

最新回答 / 慕夢前來

定義的

1 回答 502 瀏覽 1-1 課程總覽

2021-12-30

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開始學(xué)習(xí)

課程須知: 建議大家對 python、pytorch、numpy、基本的深度學(xué)習(xí)概念有了解再來進修，學(xué)習(xí)效果更佳

老師告訴你能學(xué)到什么？: 1、文本表征的基礎(chǔ)知識 2、詞向量訓(xùn)練和實用方法 3、中英文文本分類的區(qū)別 4、二分類、多分類和多標簽分類的區(qū)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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