La leçon 1 a introduit le concept de traitement du langage naturel (PNL) et les problèmes auxquels la PNL est confrontée aujourd’hui. Ensuite, nous avons présenté le concept de représentation des mots en tant que vecteurs numériques et discuté des méthodes populaires de conception de vecteurs de mots. Mots-clés: traitement du langage naturel. Vecteur de mot. Décomposition en valeurs singulières. Ignorez le diagramme. Sac continu de mots (CBOW). Échantillonnage négatif. Softmax en couches. Word2Vec. ————————————————– —————————– Traitement du langage naturel avec un professeur de deep learning: -Chris Manning- Richard Socher (Richard Socher) Natural Language Le traitement (PNL) dispose de la technologie clé de l’intelligence artificielle pour comprendre la communication complexe en langage humain. Cette série de conférences présente de manière exhaustive la recherche de pointe sur l’apprentissage profond appliqué à la PNL. Cette méthode a récemment atteint des performances très élevées dans de nombreuses tâches de PNL (y compris la réponse aux questions et la traduction automatique). Il met l’accent sur la façon d’implémenter, d’entraîner, de déboguer, de visualiser et de concevoir des modèles de réseaux neuronaux, couvrant les principales technologies des vecteurs de mots, les modèles feedforward, les réseaux neuronaux récurrents, les réseaux neuronaux récurrents, les réseaux neuronaux convolutifs et les derniers modèles impliquant des composants de mémoire. . Pour d’autres possibilités d’apprentissage, veuillez visiter:.
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