在自然语言处理专业课程 3 中，您将：a) 使用词嵌入训练神经网络，对推文进行情感分析；b) 使用门控递归单元 (GRU) 语言模型生成合成莎士比亚文本；c) 使用具有线性层的 LSTM 训练递归神经网络，执行命名实体识别 (NER)；d) 使用所谓的 "连体 "LSTM 模型比较语料库中的问题，并识别那些措辞不同但含义相同的问题。
利用序列模型进行自然语言处理
您将学到什么
在 TensorFlow 中使用递归神经网络、LSTM、GRU 和 Siamese Network 进行情感分析、文本生成和命名实体识别。
要了解的详细信息
可分享的证书
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作业
3 项作业
授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 自然语言处理 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有3个模块
了解传统语言模型的局限性，看看 RNN 和 GRU 如何利用序列数据进行文本预测。然后在莎士比亚文本数据上使用简单的 RNN 建立自己的下一个单词生成器！
涵盖的内容
15个视频15篇阅读材料1个作业2个编程作业1个应用程序项目4个非评分实验室
了解长短期记忆单元（LSTM）如何解决梯度消失问题，以及命名实体识别系统如何从文本中快速提取重要信息。然后使用 LSTM 和来自 Kaggle 的数据构建自己的命名实体识别系统！
涵盖的内容
8个视频9篇阅读材料1个作业1个编程作业1个非评分实验室
了解连体网络--一种由两个完全相同的网络最终合并而成的特殊神经网络，然后构建自己的连体网络，从 Quora 数据集中识别重复的问题。
涵盖的内容
10个视频10篇阅读材料1个作业1个编程作业3个非评分实验室
获得职业证书
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
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Chaitanya A.
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学生评论
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AB
5
已于 Nov 11, 2021审阅
This is the third course of NLP Specialization. This was a great course and the instructors was amazing. I really learned and understand everything they thought like LSTM, GRU, Siamese Networks etc.
AG
5
已于 Sep 20, 2020审阅
Absolutely satisfied with the tons of things I learnt. Professor Jounes and his team did a great work. Looking forward to enrolling to next course.
BS
5
已于 Sep 25, 2020审阅
Great Course as usual. Tried siamese models but got a very different results. Will need to study more on the conceptual side and implementation behind them. But overall, I am glad I touched LSTMs.
常见问题
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