【导读】 本教程是Garrett Hoffman使用Python和tensorflow的实时实例以及stock Twits数据,为读者朋友介绍用于自然语言处理任务的深度学习方法,其中包括word2vec、RNN和其相关变体(LSTM、GRU),以及卷积神经网络。通过对本教程的学习,您将会了解这些模型的原理,并简要回顾每种方法中所运用的数学理论。
教程大纲:
使用word2vec词嵌入的文本表示学习
传统RNN
卷积神经网络(CNN)
本教程将理论与实践相结合,为了加强对理论部分的理解,作者分享了相关代码来实现模型,code地址:https://github.com/GarrettHoffman/AI_Conf_2019_DL_4_NLP