深度学习进阶——从词向量到NLP文本特征

在深度学习的应用过程中，我们会面对大量的数据处理场景，为了让 NLP 更好的进行任务处理，我们需要寻找一种更高效的方式去定义词与词之间的相似及差异，其中词向量技术通过将词语转化为稠密向量，并使其作为深度学习模型的特征进行输入，能够显著提高数据处理效率。

本门课程，我们将进行词向量技术的系统学习，课程从词向量的基础构造出发，详细介绍了使用Gensim构造词向量及词向量模型的具体操作，帮助学员建立对词向量的认知与理解。

与此同时，课程还为我们介绍了NLP文本特征方法的对比，通过多模型的分析与比较，进一步深化学员对NLP文本特征分析的理解，实现技术进阶。