在自然语言处理专业课程 3 中，您将：a) 使用词嵌入训练神经网络，对推文进行情感分析；b) 使用门控递归单元 (GRU) 语言模型生成合成莎士比亚文本；c) 使用具有线性层的 LSTM 训练递归神经网络，执行命名实体识别 (NER)；d) 使用所谓的 "连体 "LSTM 模型比较语料库中的问题，并识别那些措辞不同但含义相同的问题。
利用序列模型进行自然语言处理
您将学到什么
在 TensorFlow 中使用递归神经网络、LSTM、GRU 和 Siamese Network 进行情感分析、文本生成和命名实体识别。
您将获得的技能
您将学习的工具
要了解的详细信息
可分享的证书
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作业
3 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
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
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- 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3个模块
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Felipe M.
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学生评论
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BN
已于 Sep 18, 2020审阅
The course is great and presented excellently with neat visualizations. Introduction to Trax is great and got a chance to learn new framework.
BS
已于 Sep 25, 2020审阅
Great Course as usual. Tried siamese models but got a very different results. Will need to study more on the conceptual side and implementation behind them. But overall, I am glad I touched LSTMs.
AG
已于 Sep 20, 2020审阅
Absolutely satisfied with the tons of things I learnt. Professor Jounes and his team did a great work. Looking forward to enrolling to next course.
