Word Embedding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,全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

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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.zip