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CMU 神经网络 NLP 更新 第三讲:词向量和词模型

发布时间:2019-06-08 02:29 来源:未知 编辑:admin

  如果你关注NLP领域,怎能错过这一课程:《CS224n 斯坦福深度自然语言处理》,不久前斯坦福大学在官方的油管频道上已经上传了最新版本的CS224n2019年课程。

  该课程是CMU语言技术学院和计算机学院联合开课,主要内容是教学生如何用神经网络做自然语言处理。神经网络对于语言建模任务而言,可以称得上是提供了一种强大的新工具,与此同时,神经网络能够改进诸多任务中的最新技术,将过去不容易解决的问题变得轻松简单。

  本课程将首先简要介绍神经网络,然后花费大部分课程的时间,向大家演示——如何将神经网络应用于自然语言问题。每次课程都将讨论到自然语言中的特定问题或现象,向大家描述建模之所以很难的原因,并且演示一些能够解决该问题的模型。在此过程中,本课程还会涵盖的话题有——在创建神经网络模型中效果不错的各类技术,包括处理可变大小和结构化的句子,有效处理大数据,半监督和无监督学习,结构化预测等。

  学生必须了解 11-711“NLP算法”或同等学力课程知识、如果你没有学过11-711,我希望你有足够的NLP背景,能够完成相关任务(例如关于n-gram语言建模,CKY解析和单词对齐)。

  挺好的,延伸性强,会讲每个知识点的应用要点,并探讨最新的paper在相关问题上的进展。CMU的教授是挺生猛的,需要学生的素质也高。

  是一个不错的补充吧。我目前也在youtube上看,感觉课程内容资源都挺丰富的。一些细节讲的也不错,和之前的cs224n互相补充我觉得挺好的。

  老师讲解非常详细,深入浅出,NLP那个导论 我觉得授课的老师 重在让学生 通过兴趣自我驱动 结合授课完成相关的作业

  课件很不错,覆盖面广,同时也包含了很多深入研读的资料;课程层次清晰,不懂深度学习的学起来也不会太困难;

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