词向量化：了解如何将文本转换为可用于各种自然语言处理 (NLP) 任务的数值向量。在本课程中，您将了解词向量化的理论和实践，这是一种将单词转换为数值向量的技术，以捕获其含义、用法或上下文的某些方面。您将了解不同类型的词向量化方法，例如基于频率和基于预测的方法，以及它们的假设、优点和缺点有何不同。您还将学习如何使用 Python 和流行的库（例如 Gensim 和 TensorFlow）实现一些词向量化方法，以及如何将它们用于您自己的 NLP 项目。您还将学习如何评估和可视化词向量，以及如何将它们用于各种 NLP 任务，例如情感分析、文本分类和机器翻译。

课程分为以下几个讲座：

• 第 1 讲：词向量化简介。在本讲座中，您将了解词向量化的基础知识，以及为什么它对 NLP 很重要。您还将了解词向量化方法的两大类：基于频率的方法和基于预测的方法，以及它们如何在高层次上工作。
• 第 2 讲：基于频率的词向量化方法。在本讲座中，您将了解基于频率的词向量化方法，例如 one-hot 编码、计数向量化器、TF-IDF 和 n-gram。您将了解它们的工作原理以及它们的优点和缺点。您还将学习如何使用 Python 和 Gensim 来实现它们。
• 第 3 讲：基于预测的词向量化方法。在本次讲座中，您将了解基于预测的词向量化方法，例如 word2vec、fastText 和 GloVe。您将了解它们的工作原理以及它们的优点和缺点。您还将学习如何使用 Python 和 TensorFlow 实现它们。
• 第 4 讲：词向量的评估和可视化。在本讲座中，您将学习如何评估和可视化词向量，以及如何将它们用于各种 NLP 任务。您将了解不同的评估方法，例如内在评估和外在评估，以及不同的降维技术，例如 PCA 和 t-SNE。您还将学习如何使用词向量进行情感分析、文本分类和机器翻译。