前言:
今天看官们对“开源分类信息源码怎么填”大概比较关怀,各位老铁们都想要知道一些“开源分类信息源码怎么填”的相关内容。那么小编在网上网罗了一些关于“开源分类信息源码怎么填””的相关文章,希望我们能喜欢,你们快快来学习一下吧!在编程历程中,我们总是求助于最先进的架构。
文本分类是自然语言处理领域中最常见也最重要的任务类型,其应用也十分广泛,如新闻主题分类,情感分析,舆情分析,问答匹配,领域识别,意图识别等等。
近年来,复杂文档和文本的数量呈指数级增长,需要对机器学习方法有更深刻的理解,才能在许多应用中准确地对文本进行分类。许多机器学习方法在自然语言处理方面取得了卓越的成绩。这些学习算法的成功依赖于它们理解复杂模型和数据中的非线性关系的能力。然而,为文本分类找到合适的结构、体系和技术对研究人员来说是一个挑战。
而这些知识,你都掌握了吗?
最近有很多同学都跟我吐槽说:
文本分类涵盖范围太多太广,不知道应该选择哪些针对性学习;
看教材时,发现大学学的知识早就忘了,导致很多算法推导根本看不明白,直接劝退;
不知道这些文本分类的实际应用场景,孤立的学习知识不好理解也容易学完就忘
为了解决大家死钻某个难点知识点的牛角尖而带来的挫败感、因学习过于枯燥并且没有导师讲解而选择放弃,看了教学视频但不知道如何应用等等困扰,七月在线推出【深入探索文本分类】特训课,已迭代至第三期。
帮你解决这一切,让你能真正熟练地在任何场景下使用文本分类。
本课程不仅会手把手教你分词、去除停用词、统计词频、生成词云等数据处理方法,让你掌握基于TF-IDF、TextRank算法的关键词抽取,还会带你探索文本分类任务所用到的多种重要算法,如:LDA主题模型、朴素贝叶斯分类、SVM文本分类、FastText,还包括CNN、LSTM、GRU等深度学习算法。
紧密结合人工智能算法和实际应用场景,保证了课程质量和严密性。
免费试听
视频加载中...
重点提炼
文本分类,是NLP的基础任务,旨在对给定文本预测其类别。然而,基础任务不代表简单任务:文本来源复杂多样,文本粒度有大有小,文本标签之间也有各种关系。
我们通过对经典教材的重新梳理,抽取了在文本分类中的最重要并且应用最广的知识点,通过视频的方式讲解,大大提高你的学习效率,4天群内学习!100%实战项目!导师亲自进群答疑!让你彻彻底底的啃透文本分类!
课程大纲
以上大纲内容均为视频讲解, 为你讲透文本分类的全套知识.
2、核心算法
课程循序渐进,让你以最快的方式切入,且涵盖多种文本分类任务相关核心算法特色,绝对不是只讲肤浅的概念和结论
3、教学资源
提供CPU云平台、课件代码一应俱全特色
4、100%项目实战
我们不仅仅教你理论知识,还要落实你的实际应用能力,高度结合实际应用场景,为结课考试打下夯实基础
5、共学社群
开课前建立微信群,和一批优秀的学员一起学习,微信群助教及时互动,群友互答,加深理解,课件下载、不定时福利等!
学员福利
福利一:
提供代码、资料及课程永久使用权;
福利二:
课程结束后仍保留共学社群,可继续与讲师/助教、群友交流学习;
福利三:
近百位AI大咖导师精品课程免费学;
福利四:
报名即提供基于Jupyter Notebook定制的CPU云平台,方便在线实时编译作业。一切为真枪实战,助力跳槽、涨薪。
学完本课,你将掌握
除了优质的课程设计,我们还准备了多重福利!凡参加特训课程学员打卡均可领取人工智能工程师大礼包(部分展示)
原价399元!限时1元秒杀
报名时间截至:2021.3.10
备注:报名成功后,请及时添加班主任微信,如有任何问题,也请添加班主任微信咨询。
标签: #开源分类信息源码怎么填