【吴恩达深度学习课程实践】Course 5 - 序列模型第二周实践：词向量操作与Emoji生成器
欢迎来到深度学习之旅的又一个重要环节！本次提供的资源聚焦于吴恩达教授Course 5序列模型的第二周编程作业，探索词向量的魅力以及如何利用它们创建有趣的Emoji生成应用。本资源基于GloVe词向量，引导你深入了解词嵌入的世界，通过实践掌握词向量的基本运算，如余弦相似度计算，以及解决词语类比问题。此外，你还将学习构建简单的Emoji生成器，从文本中提炼情感并转化成相应的Emoji表情。
内容概览
- 词向量运算基础
- 学习如何加载和使用预训练的GloVe词向量。
- 掌握余弦相似度计算，评估词与词间的相似程度。
- 应用词向量解决经典词类比问题，例如分析“国王”与“王后”之间的关系如同“父亲”与“母亲”。
- Emoji生成器
- Emojifier-V1: 理解基准模型结构，根据情感特征映射至Emoji。
- Emojifier-V2进阶: 使用Keras与LSTM提升生成器性能，学习如何构建复杂的情感识别模型。
- 偏见减少技术
- 探讨词向量中存在的性别偏见，并通过数学手段尝试中立化特定词的性别信息，保持语言表达的公正性。
快速启动指南
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资料获取：资源文件已打包，包含所有必要的代码和说明文档。请确保下载最新版本的资料进行实践。
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环境准备：建议使用Python 3.6+版本，安装numpy、gensim或自定义的词向量读取工具如
w2v_utils。 -
实践步骤：
- 加载词向量，体验余弦相似度计算，比较“父亲”与“母亲”的相似性。
- 实现emoji分类任务，观察模型如何根据上下文生成正确的表情符号。
- 探索并实验偏见修正技巧，了解如何使词向量更加中立。
注意事项
- 在应用中要注意词向量的使用伦理，尤其是处理敏感话题时减少潜在的偏见影响。
- 鼓励读者通过实践不断深化理解，探索词向量在自然语言处理中的广泛应用场景。
开始你的探索吧，解锁词向量和深度学习在表情理解与生成中的无限可能！
此 README.md 文件旨在帮助学习者快速掌握此次作业的核心概念与实践步骤，开启你的深度学习与自然语言处理的精彩旅程。