wordembedding词的向量概念问世nlp自然语言处理的的必修高阶课程机器学习语言处理自然语言处理之动手学词向量（wordembedding）视频教程

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资源详情不知道同学们对于数学中的向量的概念还有没有印象.word

embedding就是这样一个概念.更简单的说就是将文本数据转换为数值型数据.形成一个映射.因为机器学习方法中是无法直接处理文本数据的。所以这个映射几乎可以说是一个自然语言处理的一个桥梁.是必须掌握的机器学习高阶课程。课程是需要同学们具备基本的机器学习概念的.课程内容依旧是理论+实战+项目的进行方法.很适合来提升技术.关于word embedding更多技术课程中非常详细的介绍.同学们快开始学习吧。===============课程目录===============

├─1 课程整体介绍及大纲剖析.ts├─2 什么是one-hot编码.ts├─3 one-hot在提取文本特征上的应用.ts├─4 one-hot编码手动实现.ts├─5 ont-hot编码keras中实现.ts├─6 word2vec的前世今生.ts├─7 word2vec需要注意的关键点.ts├─8 sigmoid与softmax函数讲解.ts├─9 二叉树相关知识讲解.ts├─10 huffman树讲解.ts├─11 huffman编码讲解.ts├─12 语言模型讲解.ts├─13 神经网络语言模型概念讲解.ts├─14 神经网络语言模型数学理论部分讲解.ts├─15 word2vec中skip-gram实现方式讲解.ts├─16 word2vec中cbow实现方式讲解.ts├─17 word2vec训练方式负采样讲解.ts├─18 word2vec训练方式层序softmax讲解.ts├─19 读取停用词.ts├─20 文本预处理上.ts├─21 文本预处理下.ts├─22 文本编码处理讲解.ts├─23 批量数据生成讲解.ts├─24 遗留问题解决讲解.ts├─25 word2vec模型实现讲解.ts├─26 word2vec模型训练讲解.ts├─27 word2vec可视化展示.ts├─28 gensim中word2vec参数讲解.ts├─29 gensim-word2vec实战之加载停用词.ts├─30 gensim-word2vec实战之文本预处理.ts├─31 gensim-word2vec实战之模型训练.ts├─32 gensim-word2vec实战之模型保存与加载.ts├─33 gensim-word2vec实战之应用讲解.ts├─34 fasttext之subword n-gram讲解.ts├─35 fasttext之分层softmax讲解.ts├─36 fasttext实战之数据集简介及停用词加载.ts├─37 fasttext实战之文本预处理.ts├─38 fasttext实战之文本分类模型训练.ts├─39 fasttext实战之模型使用讲解.ts├─40 fasttext实战之训练词向量.ts├─41 什么是glove讲解.ts├─42 glove如何实现讲解.ts├─43 glove如何训练讲解.ts├─44 glove数学原理讲解上.ts├─45 glove数学原理讲解下.ts├─46 glove实战是初识glove.ts├─47 glove实战之求近义词.ts├─48 glove实战之求类比词.ts├─49 项目实战之项目简介及数据集介绍.ts├─50 项目实战之grobalparament模块编写.ts├─51 项目实战之utils模块中读取停用词方法编写.ts├─52 项目实战之utils模块中分词方法封装.ts├─53 项目实战之utils模块中文本预处理方法编写.ts├─54 项目实战之utils模块中文本预处理优化.ts├─55 项目实战之train_model模块之word2vec训练.ts├─56 项目实战之训练好的word2vec模型剖析.ts├─57 项目实战之word2vec整体训练.ts├─58 项目实战之相似度计算上.ts├─59 项目实战之相似度计算中.ts├─60 项目实战之相似度计算下.ts├─61 项目实战之结果输出.ts├─62 项目实战整体总结.ts├─动手学词向量课程资料模型下载