课程介绍

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文本分类是自然语言处理最基础，也是最重要的任务之一，非常适合作为NLP入门的第一个项目。TextCNN 的模型结构很简单，但它是一个面试的高频问题，同时文本分类也是一个运用面很广的任务，是很多联合任务的基础，希望大家能够掌握。

适合人群

有 Python 基础、熟悉 Pytorch、了解 NLP 常见算法的同学。

课程大纲

章节1:数据预处理
课时1视频新闻文本分类项目介绍12:06                           免费试听
课时2视频训练数据导入和句子长度统计10:58
课时3视频【补】社区简介及transformers安装19:36
课时4视频【补】BertTokenizer分词和编码18:47
课时5视频自定义Dataset和BertTokenizer分词12:59
章节2:模型定义
课时6视频Bert_TextCNN模型定义和精简过程19:47
课时7视频模型训练和内存溢出报错问题08:34
课时8视频Sklearn多分类评估指标10:23
章节3:训练和测试
课时9视频免费白嫖Kaggle GPU资源做模型训练实录(1)13:14
课时10视频免费白嫖Kaggle GPU资源做模型训练实录(2)15:14
课时11视频模型测试和测试集评估指标计算09:33
课时12视频模型预测和文本分类项目总结05:19
课时13文本项目源码