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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
真的非常有用
我也不知道該說點啥
講的很好啊
j講的很精髓!很喜歡!
在哪下載課件
老師有沒有代碼下載路徑
老師請問,視頻中的代碼和資料可以分享嗎?謝謝老師
真的太感謝了
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(shù)字類的數(shù)據(jù),One-hot編碼可以將類別性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的數(shù)字格式,方便機器學(xué)習(xí)的算法進(jìn)行處理及計算。而轉(zhuǎn)換成固定維度的向量則方便機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行線性代數(shù)上的計算。另外由于一個one-hot向量中,絕大部分的數(shù)字都是0,所以若使用稀疏矩陣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),則可以節(jié)省電腦內(nèi)存的使用量
https://bk.tw.lvfukeji.com/wiki/One-hot
視頻中的地址
https://paperswithcode.com/area/natural-language-processing
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(jìn)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(biāo)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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