DeepLearning.AI
利用分类和向量空间进行自然语言处理
DeepLearning.AI

利用分类和向量空间进行自然语言处理

本课程是 自然语言处理 专项课程 的一部分

Younes Bensouda Mourri
Łukasz Kaiser
Eddy Shyu

位教师:Younes Bensouda Mourri

212,486 人已注册

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.6

(4,605 条评论)

中级 等级

推荐体验

灵活的计划
3 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
95%
大多数学生喜欢此课程
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3 周 在 10 小时 一周
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您将学到什么

  • 使用逻辑回归、天真贝叶斯和单词向量来进行情感分析、完成类比和翻译单词。

要了解的详细信息

可分享的证书

添加到您的领英档案

作业

4 项作业

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

积累特定领域的专业知识

本课程是 自然语言处理 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块

学习将文本中的特征提取为数字向量,然后使用逻辑回归建立推文的二元分类器!

涵盖的内容

15个视频14篇阅读材料1个作业1个编程作业1个应用程序项目3个非评分实验室

学习贝叶斯条件概率规则背后的理论,然后将其用于构建自己的 Naive Bayes tweet 分类器!

涵盖的内容

13个视频12篇阅读材料1个作业1个编程作业1个非评分实验室

矢量空间模型可以捕捉词的语义和词之间的关系。您将学习如何创建词向量来捕捉词与词之间的依赖关系,然后使用 PCA 在两个维度上可视化它们之间的关系。

涵盖的内容

10个视频10篇阅读材料1个作业1个编程作业3个非评分实验室

学习转换单词向量,并使用局部敏感哈希算法将其分配到子集,以便执行机器翻译和文档搜索。

涵盖的内容

11个视频11篇阅读材料1个作业1个编程作业2个非评分实验室

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
4.6 (1,338个评价)
Younes Bensouda Mourri
DeepLearning.AI
5 门课程241,395 名学生

提供方

DeepLearning.AI

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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4,605 条评论

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