课程目标 (1)采用PyTorch深度学习工具进行实战操作，掌握PyTorch基本使用； (2)掌握工业界短文本处理解决方案，如：对话系统，智能客服，新闻领域分类等； (3)词向量项目案例应用，掌握文本的表示方法； (4)通过项目案例实战，掌握TextCNN短文本分类在工业界应用，可以直接应用在如下领域 例如：对话系统意图识别，智能客服问答意图识别，资讯短文本分类等文本分类场景。 适用人群 (1)想要从事NLP的在校学生、NLP研发工程师 (2)自然语言处理从业者、深度学习爱好者 课程简介 短文本分类作为自然语言处理的基础技术之一NLP领域的热门应用，常用在对话语言平台，文章分类，智能客服，FAQ智能问答等多个场景。 因此深入掌握短文本分类技术，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，结合多个工业级解决方案，了解当下文本分类实际工业界的应用。 课程要求： （1）开发环境：python版本：Python3.x；PyTorch深度学习工具； （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PyTorch工具使用；掌握Text

自己梳理的7大行业，共660条资讯： 公共管理社会保障 住宿和餐饮业 文化体育和娱乐业 建筑业 交通、仓储和邮政业 批发和零售业 信息传输、软件和信息技术服务业

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购买课程后，添加小助手微信（微信号：itxy41）回复【唐宇迪】 进入学习群，获取唐宇迪老师答疑 Python自然语言处理-BERT模型实战课程旨在帮助同学们快速掌握当下NLP领域最核心的算法模型BERT的原理构造与应用实例。通俗讲解BERT模型中所涉及的核心知识点（Transformer,self-attention等），基于google开源BERT项目从零开始讲解如何搭建自然语言处理通用框架，通过debug源码详细解读其中每一核心代码模块的功能与作用。最后基于BERT框架进行中文情感分析与命名实体识别等主流项目实战，提供全部课程资料，包括PPT,数据,代码。

基于bert预训练模型和pytorch深度学习框架实现文本分类

生成词向量的神经网络模型分为两种，一种是像word2vec，这类模型的目的就是生成词向量，另一种是将词向量作为副产品产生，两者的区别在于计算量不同。若词表非常庞大，用深层结构的模型训练词向量需要许多计算资源。

Seq2Seq技术，全称Sequence to Sequence，它被提出于2014年，最早由两篇文章独立地阐述了它主要思想，分别是Google Brain团队的《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》和Yoshua Bengio团队的《Learning Phrase Representation using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation》。这两篇文章不谋而合地提出了相似的解决思路，Seq2Seq由此产生。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「我把梦想卖了，换成了柴米油盐」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/leva345/article/details/119755540

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，彻底掌握中文命名实体识别技术。 适用人群： 自然语言处理从业者、深度学习爱好者 课程简介： 命名实体识别作为自然语言处理的基础技术之一，在自然语言处理上游各个任务（问答系统、机器翻译、对话系统等）重扮演者十分重要的角色，因此深入掌握命名实体识别技术，是作为自然语言处理从业者毕本技能，本课程理论与实践相结合，希望能给大家带来帮助。 课程要求： （1）开发环境：Python3.6.5 Tensorflow1.13.1；（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）学院收货：掌握命名实体识别关键技术； （5）学院资料：见课程资料； （6）课程亮点：全程实战操作，徒手撸代码。

有关NLP自然语言处理的相关知识点

课程特色： 全网经典知识图谱纯干货，由一线大厂知识图谱团队打磨。 1.全面剖析知识图谱框架体系；2.图谱基础、落地流程、高阶算法、实战案例；3.结合企业场景，内容化、工具化知识图谱精讲；4.代码实战、算法精讲、真实产品实操；5.智能问答产品思路精讲；这套课程涵盖了知识图谱的方方面面，可以作为知识图谱产品界学习框架与指南。