Convolutions for Text Classification with Keras
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
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.
Les compétences que vous développerez
- natural-language-processing
- embeddings
- deep-learning
- text-classification
- keras
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Introduction and Import Packages
Load and Explore the Data
Data Preparation — Tokenize and Pad Text Data
Prepare Embedding Matrix with Pre-trained GloVe Embeddings
Create the Embedding Layer
Build the Model
Train the Model
Model Evaluation - Classify Toxic Comments
Comment fonctionnent les Projets Guidés
Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.
Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé
Avis
Meilleurs avis pour CONVOLUTIONS FOR TEXT CLASSIFICATION WITH KERAS
Good explanation about how to work with pretrained embeddings, but works too slow
Very good project to understand the use of convolution in text data.
Foire Aux Questions
Foire Aux Questions
Que vais-je obtenir si j'achète un Projet Guidé ?
Les Projets Guidés sont-ils disponible sur ordinateur et sur mobile ?
Qui sont les enseignants pour les Projets Guidés ?
Puis-je télécharger le travail depuis mon Projet Guidé une fois que je l'ai terminé ?
Quelle est la politique de remboursement ?
Une aide financière est-elle disponible ?
Puis-je assister au Projet Guidé en tant qu'auditeur libre et regarder une partie de la vidéo gratuitement ?
De quelle expérience ai-je besoin pour réaliser ce Projet Guidé ?
Puis-je terminer ce Projet Guidé directement avec mon navigateur web, au lieu d'installer un logiciel spécial ?
Comment se présente l'expérience d'apprentissage pour les Projets Guidés ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.
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