视频教程-Python自然语言处理-BERT模型实战-NLP

Python自然语言处理-BERT模型实战

计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

唐宇迪

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视频教程-Python自然语言处理-BERT模型实战-NLP

学习有效期：永久观看

学习时长：476分钟

学习计划：8天

难度：高

 

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：唐宇迪

高校教师 / 培训机构讲师

讲师介绍：计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

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Python自然语言处理-BERT模型实战课程旨在帮助同学们快速掌握当下NLP领域最核心的算法模型BERT的原理构造与应用实例。通俗讲解BERT模型中所涉及的核心知识点（Transformer,self-attention等），基于google开源BERT项目从零开始讲解如何搭建自然语言处理通用框架，通过debug源码详细解读其中每一核心代码模块的功能与作用。最后基于BERT框架进行中文情感分析与命名实体识别等主流项目实战，提供全部课程资料，包括PPT,数据,代码。

 

「课程学习目录」

第1章：自然语言处理通用框架BERT原理解读

1.BERT课程简介

2.BERT任务目标概述

3.传统解决方案遇到的问题（课程数据代码下载------------>）

4.注意力机制的作用

5.self-attention计算方法

6.特征分配与softmax机制

7.Multi-head的作用

8.位置编码与多层堆叠

9.transformer整体架构梳理

10.BERT模型训练方法

11.训练实例

第2章：谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例

1.BERT开源项目简介

2.项目参数配置

3.数据读取模块

4.数据预处理模块

5.tfrecord制作

6.Embedding层的作用

7.加入额外编码特征

8.加入位置编码特征

9.mask机制

10.构建QKV矩阵

11.完成Transformer模块构建

12.训练BERT模型

第3章：项目实战-基于BERT的中文情感分析实战

1.中文分类数据与任务概述

2.读取处理自己的数据集

3.训练BERT中文分类模型

第4章：项目实战-基于BERT的中文命名实体识别实战

1.命名实体识别数据分析与任务目标

2.NER标注数据处理与读取

3.构建BERT与CRF模型

第5章：必备基知识点-word2vec模型通俗解读（建议零基础同学先看）

1.词向量模型通俗解释

2.模型整体框架

3.训练数据构建

4.CBOW与Skip-gram模型

5.负采样方案

第6章：必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2

1.数据与任务流程

2.数据清洗

3.batch数据制作

4.网络训练

5.可视化展示

第7章：必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例

1.RNN网络模型解读

2.NLP应用领域与任务简介

3.项目流程解读

4.加载词向量特征

5.正负样本数据读取

6.构建LSTM网络模型

7.训练与测试效果

第8章：医学糖尿病数据命名实体识别

1.数据与任务介绍

2.整体模型架构

3.数据-标签-语料库处理

4.输入样本填充补齐

5.训练网络模型

6.医疗数据集（糖尿病）实体识别

 

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「你可以收获什么？」

掌握BERT框架原理与应用实例

基于BERT开源模型进行项目实战

掌握NLP当下最核心解决方案

掌握BERT模型源码

 

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