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Word2vec
Séances de cours associées (65)
Habillements de mots: Gants et relations sémantiques
Explore les ancrages de mots, le modèle de gants, les relations sémantiques, les ancrages de sous-mots et les relations syntaxiques.
Modèles d'intégration de mots : Optimisation et applications
Explore l'optimisation des modèles d'intégration de mots, y compris la minimisation de la fonction de perte et la descente de gradient, et introduit des techniques comme Fasttext et Byte Pair Encoding.
Classement basé sur les liens: fondamentaux et algorithmes
Couvre les fondamentaux et les algorithmes du classement basé sur les liens, y compris l'indexation de texte d'ancrage, PageRank, HITS, et les implémentations pratiques.
L'adhésion des mots : modèles et apprentissage
Explore l'intégration de mots, l'importance du contexte et les algorithmes d'apprentissage pour créer de nouvelles représentations.
Optimisation de l'apprentissage automatique
Explore les techniques d'optimisation, l'intégration de mots et les systèmes de recommandation dans l'apprentissage automatique.
Modèles de texte: Word Embeddings et modèles de sujet
Explore les intégrations de mots, les modèles de sujet, Word2vec, les réseaux bayésiens et les méthodes d'inférence telles que l'échantillonnage Gibbs.
Word Embeddings: Modèles et applications
Explore les intégrations de mots, les modèles tels que CBOW et Skipgram, Fasttext, Glove, les intégrations de sous-mots et leurs applications dans la recherche et la classification de documents.
Intégration de mots : Lab Session
Couvre la mise en œuvre d'un moteur de recherche de base à l'aide d'intégrations de mots et de similitudes cosinus.
Indexation sémantique latente : fichiers inversés
Explore les indices de décalage terminologique dans les fichiers inversés et les solutions de rétroaction de pertinence.
Formation des classificateurs de sentiments binaires
Couvre la formation d'un classificateur de sentiment binaire à l'aide d'un RNN.