In Kurs 3 der Natural Language Processing-Spezialisierung werden Sie: a) ein neuronales Netzwerk mit Worteinbettungen trainieren, um eine Stimmungsanalyse von Tweets durchzuführen, b) synthetischen Shakespeare-Text unter Verwendung eines Gated Recurrent Unit (GRU)-Sprachmodells generieren, c) ein rekurrentes neuronales Netzwerk trainieren, um eine Named Entity Recognition (NER) unter Verwendung von LSTMs mit linearen Schichten durchzuführen, und d) sogenannte "siamesische" LSTM-Modelle verwenden, um Fragen in einem Korpus zu vergleichen und diejenigen zu identifizieren, die unterschiedlich formuliert sind, aber die gleiche Bedeutung haben.
Natürliche Sprachverarbeitung mit Sequenzmodellen
Natürliche Sprachverarbeitung mit Sequenzmodellen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Verarbeitung natürlicher Sprache
Dozenten: Younes Bensouda Mourri
71.406 bereits angemeldet
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5
(1,142 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 21 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
93%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
Was Sie lernen werden
Verwenden Sie rekurrente neuronale Netze, LSTMs, GRUs & Siamese Netze in TensorFlow für Sentiment-Analyse, Textgenerierung & Named Entity Recognition.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Wort einbetten
- Kategorie: Siamesische Netzwerke
- Kategorie: Sentiment mit neuronalen Netzen
- Kategorie: Generierung natürlicher Sprache
- Kategorie: Named-Entity-Anerkennung
Wichtige Details
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3 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Verarbeitung natürlicher Sprache
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
Lernen Sie die Grenzen herkömmlicher Sprachmodelle kennen und sehen Sie, wie RNNs und GRUs sequentielle Daten für die Textvorhersage nutzen. Bauen Sie dann Ihren eigenen Generator für das nächste Wort mit einem einfachen RNN auf Shakespeare-Textdaten!
Das ist alles enthalten
15 Videos15 Lektüren1 Aufgabe2 Programmieraufgaben1 App-Element4 Unbewertete Labore
Erfahren Sie, wie LSTMs (Long Short Memory Units) das Problem des verschwindenden Gradienten lösen und wie Named Entity Recognition Systeme schnell wichtige Informationen aus Text extrahieren. Bauen Sie dann Ihr eigenes Named-Entity-Recognition-System mit einem LSTM und Daten von Kaggle!
Das ist alles enthalten
8 Videos9 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
Erfahren Sie mehr über Siamesische Netzwerke, eine spezielle Art von neuronalen Netzwerken, die aus zwei identischen Netzwerken bestehen, die schließlich zusammengeführt werden. Erstellen Sie dann Ihr eigenes Siamesisches Netzwerk, das Frageduplikate in einem Datensatz von Quora identifiziert.
Das ist alles enthalten
10 Videos10 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 20. März 2021
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Geprüft am 13. Nov. 2021
AG
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Geprüft am 20. Sep. 2020
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