Convolutions for Text Classification with Keras

4.8
estrelas
56 classificações
oferecido por
Coursera Project Network
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Neste projeto guiado, você irá:

Apply Word Embeddings for Text Classification

Use 1D Convolutions as Feature Extractors for Text in NLP

Perform Binary Text Classification using Deep Learning with Keras

Clock1.5 hours
IntermediateIntermediário
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em desktop

Welcome to this hands-on, guided introduction to Text Classification using 1D Convolutions with Keras. By the end of this project, you will be able to apply word embeddings for text classification, use 1D convolutions as feature extractors in natural language processing (NLP), and perform binary text classification using deep learning. As a case study, we will work on classifying a large number of Wikipedia comments as being either toxic or not (i.e. comments that are rude, disrespectful, or otherwise likely to make someone leave a discussion). This issue is especially important, given the conversations the global community and tech companies are having on content moderation, online harassment, and inclusivity. The data set we will use comes from the Toxic Comment Classification Challenge on Kaggle. To complete this guided project, we recommend that you have prior experience in Python programming, deep learning theory, and have used either Tensorflow or Keras to build deep learning models. We assume you have this foundational knowledge and want to learn how to use convolutions in NLP tasks such as classification. Note: This course works best for learners based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Habilidades que você desenvolverá

natural-language-processingembeddingsdeep-learningtext-classificationkeras

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Introduction and Import Packages

  2. Load and Explore the Data

  3. Data Preparation — Tokenize and Pad Text Data

  4. Prepare Embedding Matrix with Pre-trained GloVe Embeddings

  5. Create the Embedding Layer

  6. Build the Model

  7. Train the Model

  8. Model Evaluation - Classify Toxic Comments

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

Avaliações

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Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao comprar projetos guiados, você recebe tudo o que precisa para completá-los, inclusive acesso a um espaço de trabalho de área de trabalho na nuvem por meio do seu navegador web, que contém o software e os arquivos necessários para iniciar, além de um vídeo de instruções passo a passo de um especialista no assunto.

  • Como seu espaço de trabalho tem uma área de trabalho na nuvem dimensionada para notebooks e computadores desktop, os projetos guiados não estão disponíveis para dispositivos móveis.

  • Os instrutores do projeto guiado são especialistas no assunto, têm experiência com a habilidade, a ferramenta ou o domínio do projeto e amam compartilhar seus conhecimentos para ajudar milhões de aprendizes do mundo todo.

  • Você pode baixar e manter todos os arquivos que foram criados para seu projeto guiado. Para fazer isso, você pode usar o recurso "Navegador de arquivos" enquanto acessa a área de trabalho na nuvem.

  • Reembolsos não estão disponíveis para projetos guiados. Consulte nossa política de reembolso completa.

  • Não há auxílio financeiro disponível para projetos guiados.

  • A participação como ouvinte não está disponível para projetos guiados.

  • Na parte superior da página, você pode clicar no nível de experiência deste projeto guiado para visualizar os pré-requisitos de conhecimento. Em cada nível dos projetos guiados, seu instrutor o guiará passo a passo.

  • Você aprenderá na prática ao completar tarefas em um ambiente com tela dividida, diretamente em seu navegador. No lado esquerdo da tela, você completa a tarefa no seu espaço de trabalho. No lado direito, você assiste a um instrutor que o guiará pelo projeto, passo a passo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.