课程名称: Natural Language Processing with Sequence Models

课程主页: https://www.coursera.org/learn/sequence-models-in-nlp

所在平台: Coursera

课程类别: 机器学习

大学或机构: deeplearning.ai

讲师： Younes Bensouda Mourri,Łukasz Kaiser,Eddy Shyu

授课语言： 英语

提供字幕： 英文

课程文件大小： 211MB

课程介绍： 在deeplearning.ai提供的自然语言处理专业课程3中，您将：

a）训练带有GLoVe词嵌入的神经网络，以对推文进行情感分析，

b）使用门控循环单元（GRU）语言模型生成莎士比亚综合文本，

c）训练递归神经网络以使用具有线性层的LSTM执行命名实体识别（NER），并且

d）使用所谓的“暹罗” LSTM模型比较语料库中的问题，并识别措词不同但含义相同的问题。

请确保您已完成课程2，并且熟悉TensorFlow的基础知识。 如果您想额外准备，则可以参加“深度学习”专业的课程1：神经网络和深度学习。

在本专业课程结束时，您将设计出可以执行问题解答和情感分析的NLP应用程序，创建用于翻译语言和摘要文本的工具，甚至可以构建聊天机器人！

该专业由两位NLP，机器学习和深度学习专家设计和教授。 Younes Bensouda Mourri是斯坦福大学的AI讲师，他还帮助建立了深度学习专业课程。 ŁukaszKaiser是Google Brain的研究人员，是Tensorflow，Tensor2Tensor和Trax库以及Transformer论文的合著者。

本课程属于 Natural Language Processing Specialization/自然语言处理 专项课程 中的第3门课程。

课程压缩包下载地址（度盘链接 解压密码：xuebuyan.org）：

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