****-自然语言处理实战 深度学习之LSTM情感分析-NLP
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****-自然语言处理实战 深度学习之LSTM情感分析-NLP
学习有效期：永久观看
学习时长：319分钟
学习计划：6天
难度：中
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：沈福利
开发组长/高级工程师/技术专家
讲师介绍：JAVA企业级应用讲师、大数据实时处理技术领域工程师。从事多年JAVAEE、大数据处理方向的研发，设计和管理工作，擅长分布式开发和实时计算。对Hadoop、Storm、Spark等大数据领域技术框架有一定的实践经验。
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「你将学到什么？」
课程目标
学习完本门课程，您将对自然语言处理技术有更深入的了解， 掌握基于深度学习情感分析方法;课程基于PyTorch主流框架实现，其中涉及深度学习主流框架LSTM模型以及自然语言处理的词向量；彻底掌握中文情感分析。
适用人群
想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师
自然语言处理从业者、深度学习爱好者
课程简介
NLP领域的热门应用，常用在舆情分析，文章分类，智能客服，情感分析等多个场景。情感分析作为自然语言处理的基础技术之一，常被用于电商评论、舆情监控、微博评论情感分析、话题监督等领域，因此深入掌握情感分析技术，是作为自然语言处理从业者必备技能，本课程以案例驱动出发，结合多个项目实战案例，覆盖多种算法，如RNN，LSTM等
课程要求：
（1）开发环境：python版本：Python3.7； torch 版本：1.3.0＋； torchtext版本：0.3.0+
（2）开发工具：Pycharm；
（3）学员基础：需要一定的Python基础，及深度学习基础；
（4）学员收货：掌握深度学习情感分类关键技术；
（5）学员资料：内含完整程序源码和数据集；
（6）课程亮点：专题技术，完整案例，全程实战操作，徒手撸代码。
案例5-情感分析功能点
「课程学习目录」
| 1.情感分析开篇-免费 |
| 2.情感分析快速概览-免费 |
| 3.情感分析业务场景应用以及技术选型 |
| 4.RNN基本工作原理介绍 |
| 5.RNN梯度消失和梯度爆炸问题 |
| 6.LSTM引入以及各个门公式介绍 |
| 7.LSTM执行原理以及LSTM变种网络 |
| 8.不同类型的RNN介绍 |
| 9.图像描述项目 RNN应用以及架构 |
| 10.图像描述项目 数据及CNNEncoder&RNNDecoder架构 |
| 11. 图像描述项目 CNNEncoder&RNNDecoder 模型代码讲解 |
| 12.图像描述项目 CNN-RNN模型训练和推断 |
| 13.RNN&LSTM API在PyTorch实现 |
| 14.数字识别项目 数据加载 |
| 15.数字识别项目 LSTM模型训练和在线预测 |
| 16.数字识别项目 双向LSTM应用实战 |
| 17.文本情感分析 数据探测-免费 |
| 18.文本情感分析 数据文本长度可视化 |
| 19.文本情感分析 数据词云可视化 |
| 20.文本情感分析 数据加载工具整体框架搭建 |
| 21.文本情感分析 torchtext中Fields字段应用 |
| 22.文本情感分析 数据加载以及字典构建 |
| 23.文本情感分析 数据加载代码调试 |
| 24.文本情感分析 数据字典中PAD和UNK应用场景 |
| 25.文本情感分析 数据批量加载 |
| 26.文本情感分析 pad和pack使用原因 |
| 27.文本情感分析 LSTM模型构建 理论回顾 |
| 28.文本情感分析 整体框架搭建 |
| 29.文本情感分析 工具库导入 |
| 30.文本情感分析 数据加载以及封装 |
| 31.文本情感分析 模型参数配置 |
| 32.文本情感分析 LSTM模型加载外部词向量 |
| 33.文本情感分析 LSTM模型Encoder&FC定义 |
| 34.文本情感分析 LSTM模型定义完成. |
| 35.文本情感分析 LSTM模型初始化以及调试 |
| 36.文本情感分析 模型训练方法和验证方法定义 |
| 37.文本情感分析 训练方法代码调试 |
| 38.文本情感分析 最优模型生成 |
| 39.文本情感分析 模型训练过程. |
| 40.文本情感分析 效果评估 |
| 41.文本情感分析 在线服务 |
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