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【课程安排】 通俗讲解知识点,项目实战驱动 当下主流解决框架,一站式搞定NLP任务 环境配置:选一款IDE即可,基于谷歌开源项目 提供所有数据与代码,追随热点持续更新 【自然语言处理通用解决方案】 需要熟悉word2vec,RNN网络模型,了解词向量如何建模 重点在于Transformer网络架构,BERT训练方法,实际应用 开源项目,都是现成的,套用进去就OK了 提供预训练模型,基本任务拿过来直接用都成 【要做一件什么事呢?】 基本组成依旧是机器翻译模型中常见的Seq2Seq网络 输入输出都很直观,其核心架构就是中间的网络设计了
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课程安排
通俗讲解知识点,项目实战驱动
当下主流解决框架,一站式搞定NLP任务
环境配置:选一款IDE即可,基于谷歌开源项目
提供所有数据与代码,追随热点持续更新
自然语言处理通用解决方案
需要熟悉word2vec,RNN网络模型,了解词向量如何建模
重点在于Transformer网络架构,BERT训练方法,实际应用
开源项目,都是现成的,套用进去就OK了
提供预训练模型,基本任务拿过来直接用都成
要做一件什么事呢?
基本组成依旧是机器翻译模型中常见的Seq2Seq网络
输入输出都很直观,其核心架构就是中间的网络设计了
传统的RNN网络
计算时有什么问题?
输出结果是什么?
传统的RNN网络
Self-Attention机制来进行并行计算,在输入和输出都相同
输出结果是同时被计算出来的,现在基本已经取代RNN了
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passionSnail
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