Анализ настроений с помощью РНП и Keras

Текстовые данные есть везде, но для того, чтобы извлечь смысл из миллионов отзывов, сообщений в социальных сетях и отзывов клиентов, требуются специальные методы машинного обучения. Понимание того, как строить модели анализа настроений, позволяет автоматически классифицировать текст как положительный, отрицательный или нейтральный. Этот курс только текст ведет вас через весь трубопровод обработки естественного языка (NLP) с использованием Keras рамок. Вы перейдете от понимания основных представлений текста к проектированию, обучению и оценке рекурсивных нейронных сетей (РНС), которые могут понять последовательные текстовые данные. Читая четкие объяснения и изучая примеры структурированного кода, вы приобретете практические навыки, необходимые для работы с текстовыми наборами данных. Что вы узнаете: - Понять основные концепции НЛП, предварительную обработку текста и токенизацию. - Карта слова плотных векторов с использованием Keras встраивания слоев. - Создание архитектур рекурсивных нейронных сетей для последовательной классификации текста. - Реализация сетей долгосрочной краткосрочной памяти (LSTM) для захвата долгосroчных текстовых зависимостей. - Оценка производительности модели с использованием метрики точности, точности и потерь. - Исследовать, как современные парадигмы анализа настроений сравниваются с классическими рекурсивными структурами. Курс начинается с ключевой терминологии, базовой предварительной обработки текста и основных определений, прежде чем перейти к практическому моделированию. Затем вы изучите архитектуры RNN и LSTM, научитесь структурировать слои и компилировать модели с помощью Keras. Этот курс предназначен для начинающих в глубоком обучении и НЛП. Рекомендуется базовое знание программирования на Python, но предыдущий опыт работы с нейронными сетями или Keras не требуется. Начните читать сегодня, чтобы создать свои первые модели глубинного обучения для классификации текста.