NLP竞赛—从传统词向量到预训练模型

297分钟

本课程重点介绍自然语言处理方向的热门竞赛，带你从自然语言处理的基础入门，掌握文本分类任务的全流程，从传统的 Word2Vec、Fasttext、Glove等传统词向量到TextCNN模型、Tex-tR…

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课程分类: 人工智能 | 技术开发

适用人群: 分析师, 工程师, 研究员课程标签: NLP竞赛,词向量,预训练模型

本课程重点介绍自然语言处理方向的热门竞赛，带你从自然语言处理的基础入门，掌握文本分类任务的全流程，从传统的 Word2Vec、Fasttext、Glove等传统词向量到TextCNN模型、Tex-tRNN模型、HAN模型，再到大规模预训练模型Bert、ERNIE等。本课程包含阿里云病毒序列检测、Kaggle比赛一Quora文本分类、互联网情感分析三大项目实战，教你如何处理长文本、如何进行数据增强、如何进行模型融合，带你牢牢掌握文本分类任务的上分技巧。

第一阶段：自然语言处理入门 - 第1课：自然语言处理基础 - 第2课：自然语言处理任务与流程 - 第3课：项目实战：阿里云病毒序列检测第二阶段：自然语言处理进阶之词向量 - 第4课：词向量与分类模型 - 第5课：文本分类模型细节 - 第6课：项目实战：Kaggle比赛—Quora文本分类 - 第7课：Bert模型原理 - 第8课：Bert的使用与互联网情感分析 - 第9课：项目实战：互联网情感分析代码课程资料

七月在线

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