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自然语言处理之动手学Bert文本分类实战-Pytorch

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  • TA的每日心情

    2023-10-1 09:37
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    课程简介:
           Bert作为目前自然语言处理领域应用较为广发的技术之一,文本分类作为自然语言处理领域最常见的任务之一,Pytorch作为目前最流程的深度学习框架之一,三者结合在一起将会产生什么样的花火
    本套课程基于Pytorch**1.4版本来实现利用Bert实现中文文本分类任务,延续动手学系列课程风格,全程手敲代码,跟着杨博一行一行代码撸起来。

    课程目录:
    章节1:课程简介
    课时1视频动手学中文文本分类开篇19:42
    课时2视频课堂实战试看110:51
    课时3视频课堂实战试看212:13
    课时4视频课堂实战试看312:11
    课时5视频课堂实战试看408:39
    课时6视频课堂实战试看509:57
    课时7视频自然语言处理简介11:44
    课时8文本课程资料下载方式
    课时9视频文本分类简介14:09
    课时10视频神经网络中的数据格式讲解13:50
    课时11视频本文分类模型综述08:16

    章节2:Seq2Seq相关理论
    课时12视频RNN理论及相关变体讲解08:46
    课时13视频seq2seq理论讲解15:44
    课时14视频seq2seq存在的问题05:50

    章节3:Attention机制
    课时15视频注意力机制理论讲解10:32
    课时16视频注意力机制数学公式讲解13:18
    课时17视频引出self-attention的两个问题06:58

    章节4:Bert理论系列基础
    课时18视频self-attention理论讲解.13:12
    课时19视频self-attention数学理论讲解05:25
    课时20视频Multi-head-self-attention理论讲解08:57
    课时21视频Transformer理论讲解11:08
    课时22视频Bert理论讲解及文本分类模型讲解13:39

    章节5:基于Bert的文本分类实战
    课时23视频项目环境构建.及数据集简介10:51
    课时24视频BruceBert配置类构建上12:13
    课时25视频BruceBert配置类构建下12:11
    课时26视频模型构建上08:39
    课时27视频模型构建下09:57
    课时28视频模型验证11:50
    课时29视频bulid_dataset加载数据集讲解09:48
    课时30视频数据预处理上11:23
    课时31视频数据预处理下08:06
    课时32视频数据预处理方法测试.12:00
    课时33视频数据集迭代器上13:33
    课时34视频数据集迭代器下13:40
    课时35视频数据迭代器测试10:08
    课时36视频参数衰减分析13:07
    课时37视频训练步骤详细讲解10:31
    课时38视频模型训练详细讲解13:42
    课时39视频模型训练部分代码完成08:25
    课时40视频模型评估方法详细讲解09:25
    课时41视频模型测试方法详细讲解10:20
    课时42视频模型整体debug上12:39
    课时43视频模型整体debug中17:06
    课时44视频模型整体debug下20:13
    课时45视频GPU下完整训练第一个Epoch11:38
    课时46视频GPU下完整训练第二个Epoch13:48
    课时47视频GPU下完整训练第三个Epoch16:26
    课时48视频GPU下完整训练后模型测试07:00
    课时49视频GPU下使用Bert非fine-tuning过程06:22

    章节6:基于Bert+CNN的文本分类实战
    课时50视频CNN整体流程讲解11:05
    课时51视频CNN中的卷积详细讲解11:23
    课时52视频CNN中的Pooling讲解06:06
    课时53视频TextCNN中的文本卷积与N-gram关系06:55
    课时54视频TextCNN原理详细讲解06:51
    课时55视频TextCNN与CNN区别于联系05:38
    课时56视频Bert+TextCNN配置类上09:18
    课时57视频Bert+TextCNN配置类下08:07
    课时58视频Bert+TextCNN配置类验证09:04
    课时59视频Bert+TextCNN模型类init方法讲解15:30
    课时60视频Bert+TextCNN模型forword方法上10:17
    课时61视频Bert+TextCNN模型forword方法下13:34
    课时62视频数据加载优化10:27
    课时63视频卷积后的维度分析讲解17:22
    课时64视频模型构建完成08:48
    课时65视频模型训练与预测08:09

    章节7:基于Bert+RNN的文本分类实战
    课时66视频RNN详解12:57
    课时67视频LSTM详解16:55
    课时68视频Config类实现及校验10:10
    课时69视频BruceBertRNN类init函数实现11:25
    课时70视频BruceBertRNN类forward函数实现12:42
    课时71视频模型对比与结果分析06:31

    章节8:基于Bert+RCNN的文本分类实战
    课时72视频RCNN理论讲解03:46
    课时73视频Config类实现及校验07:26
    课时74视频BruceBertRCNN类init函数实现07:12
    课时75视频BruceBertRCNN类forward函数实现13:10
    课时76视频BruceBertRCNN训练过程完整演示85:02

    章节9:基于Bert+DPCNN的文本分类实战
    课时77视频DPCNN理论讲解05:46
    课时78视频Config类实现及校验05:41
    课时79视频BruceBertDPCNN类init函数实现11:34
    课时80视频BruceBertDPCNN类forward函数实现11:25
    课时81视频BruceBertDPCNN类block函数实现10:52
    课时82视频模型对比与结果分析06:06

    章节10:基于ERNIE的文本分类实战
    课时83视频ERNIE模型理论讲解06:24
    课时84视频基于ERNIE+FC文本分类实战演示07:55
    课时85视频ERNIE+DPCNN文本分类实战演示11:05


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  • TA的每日心情

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    发表于 2022-6-7 12:05:36 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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  • TA的每日心情

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    发表于 2022-6-7 12:19:15 | 显示全部楼层
    额,看不懂在说神马~@_@
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  • TA的每日心情

    5 天前
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    发表于 2022-6-7 13:39:12 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    [LV.8]以坛为家I

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    发表于 2022-6-7 14:41:52 | 显示全部楼层
    么有分,谁能送我点积分啊::>_<::
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  • TA的每日心情
    擦汗
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    发表于 2022-6-7 14:44:33 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情

    3 天前
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    发表于 2022-6-7 21:16:57 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    发表于 2022-6-7 21:50:30 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    发表于 2022-6-8 04:06:11 | 显示全部楼层
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