本文主要是介绍自然语言处理Word2Vec视频学习教程-唐宇迪-专题视频课程，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
自然语言处理Word2Vec视频学习教程—7870人已学习课程介绍
自然语言处理Word2Vec视频培训课程：自然语言处理中重要的算法，word2vec原理，词向量模型。教程从语言模型入手，详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合，使用深度学习框架Tensorflow从零开始打造word2vec词向量，word2vec训练模型。对于海量中文数据演示如何使用Gensim库对中文维基百科数据进行词向量建模。 专属会员卡优惠链接：http://edu.csdn.net/lecturer/1079 更多精彩课程正在紧张筹划中~
课程收益
会使用深度学习框架Tensorflow从零开始打造word2vec词向量
掌握自然语言处理最重要模型word2vec，实例演示实现方法与Gensim库的使用。
讲师介绍
唐宇迪 更多讲师课程
计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。
课程大纲
第1章:Word2Vec原理
1. 课程简介 4:36
2. 自然语言处理与深度学习（数据，代码，PPT下载----->点击箭头） 11:58
3. 语言模型 6:15
4. N-gram模型 8:32
5. 词向量 9:27
6. 神经网络模型 10:02
7. Hierarchical Softmax 10:01
8. CBOW模型实例 11:20
9. CBOW求解目标 5:39
10. 锑度上升求解 10:10
11. 负采样模型 7:15
第2章:Gensim构造词向量模型
1. 使用Gensim库构造词向量 6:21
2. 维基百科中文数据处理 10:26
3. Gensim构造word2vec模型 8:51
4. 测试模型相似度结果 7:42
5. 影评情感分类任务概述 17:48
6. 基于词袋模型训练分类器 11:08
7. 准备word2vec输入数据 10:46
8. 使用gensim构建word2vec词向量 16:35
第3章:Tensorflow实战word2vec
1. 环境配置 6:00
2. 中文数据预处理 11:06
3. word2vec模型构造 10:36
4. 构造图计算模型 7:53
5. word2vec训练 10:46
6. 模型训练模块 10:18
7. 迭代预测效果 8:39
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