In Kurs 3 der Natural Language Processing Specialization werden Sie: a) ein neuronales Netzwerk mit GLoVe-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
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozenten: Younes Bensouda Mourri
69.512 bereits angemeldet
Kurs
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4.5
(1,129 Bewertungen)
|
93%
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
21 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Verwenden Sie rekurrente neuronale Netze, LSTMs, GRUs & Siamesische Netze in Trax für Sentimentanalyse, Texterzeugung & 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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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 Quiz2 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 Quiz1 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 Quiz1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
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Felipe M.
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 15. Aug. 2020
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Geprüft am 25. Jan. 2021
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Geprüft am 11. Nov. 2021
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