自然语言中的RNN实战

本课是一节自然语言处理的实战课程,主要内容包括目前主流深度学习框架介绍和古诗词生成的模型实现这两部分。(课时:68 分钟)

讲师:   钟翰廷


课程背景

本课是一节自然语言处理的实战课程,主要内容包括目前主流深度学习框架介绍和古诗词生成的模型实现这两部分。

课程目的

学完本课程,你能做到

  • 了解一些流行的深度学习框架,如Torch,TensorFlow,Keras等

  • 了解生成模型,N-Gram模型

  • 熟悉古诗词生成问题,了解其中的困难与解决方法

  • 了解自然语言处理的其它相关任务。

课程详情

本课程的主要内容有:

  • 深度学习流行框架

    • 偏向底层化 Torch, Theano, TensorFlow

    • 模块化或高层次的 Keras, Lasagne, Blocks

  • 古诗词生成

    • 古诗词生成的基本框架、生成模型的基本介绍

    • N-gram、基于RNN的语言模型

  • 自然语言处理的相关任务

    • 命名实体识别、语词标注、句法分析

    • 注意力机制、记忆机制

讲师介绍
钟翰廷

毕业于华中科技大学,现在爱因互动科技发展(北京)有限公司担任算法工程师,从事 NLP 相关工作。