Pytorch项目实战 |基于RNN的实现情感分析
课程介绍:本课程基于Pytorch深度学习框架详细介绍了自然语言处理中情感分析的基本步骤。首先介绍了文本转换词向量的具体方法,并使用Dataset和DataLoader完成数据的读取和批量加载。最后利
| 资源分类 | 大数据/人工智能 |
| 资源存放 | 百度网盘 |
| 资源价格 | 限时5学分 |
| 加入VIP | 年VIP 298元,终身VIP 698元 |
| 在线充值 | 1元=1学分 |
本课程基于Pytorch深度学习框架详细介绍了自然语言处理中情感分析的基本步骤。首先介绍了文本转换词向量的具体方法,并使用Dataset和DataLoader完成数据的读取和批量加载。最后利用Pytorch深度学习框架搭建基础的RNN模型实现情感分析的任务。最后在此基础上详细介绍了循环神经网络RNN的基本原理和网络结果。各位同学可以再次基础上搭建自己的循环神经网络模型,比如双向的长短时记忆神经网络BiLSITM和门控循环单元GRU等。

