|
|
├─章节1：8 b" m8 D6 }5 y& ]: d; S, T
│ 1. NLP和深度学习发展概况和最新动态. f2 C* J& x# I4 P) ` \; F6 z
│ 2. NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索.mp4
0 G, Z5 V0 D! J0 F/ D│3 z2 U" [* M% V) Z% D
├─章节2： NLP与python编程5 |" l& e6 v; z( r3 {8 n
│ 3. Python环境搭建及开发工具安装.mp4; a$ d9 m1 g( x: A3 M/ u
│ 4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.mp4
! ~: z/ z9 y. g: w! y│ 5. Jieba安装、介绍及使用.mp48 Z* B$ A: ^( _; _! q& z# @+ w: C
│ 6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用.mp48 U- m, |5 e6 p
│ 7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4; U/ A) X o8 y% p) n4 D( b& B3 @2 t
│
* z) E- n, B, J, @├─章节3： 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取& k/ Z( G! K7 F; Q5 C% l, F
│ 08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4
5 G. Z4 c7 l' l- o│ 09. 准确分词之加载自定义字典分词01.mp4 q7 A2 P! m- {' g1 ?% o4 m5 a
│ 10. 准确分词之加载自定义字典分词02.mp4 C, |0 h& K- R) u8 f* u! g
│ 11. 准确分词之动态调整词频和字典.mp4
7 z; p$ @5 {% n$ k( w* n, O/ w│ 12. 词性标注代码实现及信息提取.mp4_
, r( Z$ p U9 G" R; }( N* M) k6 R│ 13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别.mp42 I( t6 J7 ^" `, z: H1 b
│ 14. TextRank算法原理介绍.mp44 P/ t; N- @7 [0 n3 C
│ 15. 基于TextRank关键词提取.mp4* T! W0 W n& ~2 e) ?
│
8 [) c, `8 A" a6 P, i, p* X+ h& W* w* _: r├─章节4： 句法与文法
* o) Q. R! n& b" x3 i6 R9 f│ 16. 依存句法与语义依存分析.mp47 a1 S5 m6 Q& v8 F) _
│ 17. 依存句法树解析（子树遍历，递归搜索，叶子节点提取等）.mp4
5 \3 i" W/ V% J5 }- ]+ T+ P# F│ 18. 名词短语块挖掘.mp4
' l' z: x5 Z3 d$ H) i, R│ 19. 自定义语法与CFG.mp4
0 ]9 S1 j+ z( p- U# P│
, p9 x4 z( v- l/ j7 g% @5 j: W: W% f├─章节5： N-GRAM文本挖掘& W) Q+ @+ x6 X
│ 20. N-GRAM算法介绍.mp4
0 g, ?0 S1 `; D* r│ 21. N-GRAM生成词语对.mp4. A# p0 Y) h4 t# J/ c
│ 22. TF-IDF算法介绍应用.mp4
6 L. C- K! I5 f# J. ]│ 23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4
$ T% J& j0 c% f1 P8 L$ ~0 p│
% ^# e. X$ r( Y├─章节6： 表示学习与关系嵌入
- X% T% ~. @! S) X2 A│ 24. 语言模型.mp4
+ H. G/ Z8 N+ X1 A│ 25. 词向量.mp4
K& Z; y- ^' H; [+ r. Y+ G│ 26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4! i) q8 m: U2 s, r$ U3 t
│ 27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp48 T& O5 n/ W* a4 G9 {' [7 b- ?0 b2 [
│ 28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4
6 k" {7 [6 L2 y% G$ j8 U& z& P│
! O; V1 i# r# V( x1 \├─章节7： 深度学习之卷积神经网络
8 z5 \* b( V) P) z% V- d+ n, @│ 29. BP神经网络.mp44 z, w& X7 r/ d7 e8 H5 n6 a: v
│ 30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4
+ W+ x& }- U5 t$ v3 W; @) Z0 c# ?7 r│ 31. CNN文本分类.mp4
. T3 z' b5 w1 x/ H│ 32. CNN文本分类算法模块.mp47 c+ n P T, `
│ 33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4
; S. m( f9 b9 x8 N│ 34. CNN文本分类模型测试与部署.mp49 U+ \; ~+ t5 C8 N7 u
│: C* D% u& r% J2 d0 Q! J$ Z& k- M; k
├─章节8： 深度学习之递归神经网络' l% R6 t9 ?9 Z9 [1 O
│ 35. 递归网络.mp48 N& I# \* D( Q) D3 W( u, d
│ 36. LSTM.mp4
. m2 I0 a/ V- g│ 37. LSTM文本分类原理.mp4! v& `' t% D% Y8 d
│ 38. LSTM文本分类代码架构.mp4
) Q# Z2 N/ N/ m8 J% O6 N│ 39. LSTM文本分类代码详解.mp4 a8 T/ g7 P n L
│ 40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp4' V9 S2 [6 t- B6 r ~6 E2 @
│3 D( i1 g) B# s/ G4 h
├─章节9： 特定领域命名实体识别NER技术
# Y) a; m& r9 S# W' q7 {: N│ 41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4/ E: ~7 F, I m/ H1 }' ^' k
│ 42. 医药保险命名实体和实体关系体系建立和命名实体分类规范.mp4 n9 }8 [. g7 S2 M+ V- N$ R/ z
│ 43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4
* Y# w( [9 K5 K! k│ 44. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计(上).mp4
5 O! M6 {# L0 \' i│ 45. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计（下）.mp4' C9 x/ M5 [7 L2 e1 B6 [* x7 h- C- H
│ 46. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4; u- j% M$ R' c$ q8 s3 y2 ~# f) z2 H
│ 47. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4
% B& |' [% W8 b│ 48. 模型本地Lib库封装（上）.mp4
/ v- ]4 H3 u' \7 e+ L4 l9 k# d8 u│ 49. 模型本地Lib库封装（下）.mp4
# O% [4 B) @2 P0 Z│ 50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（上）.mp4
2 C U2 o; J3 p2 ]│ 51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（下）.mp4 / Z5 x3 ] a r/ ]0 `
│ 52. 算法设计及代码实现1.mp47 }% m9 ^+ X6 j2 G) z% f* ?
│ 53. 算法设计及代码实现2.mp43 Q! H7 B3 D9 y2 r- o3 l
│ 54. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1.mp4
3 D6 M) ]" S" P3 T7 ]4 z k! j│ 55. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2.mp44 h- R/ j$ `; m* r0 w
│& u7 E9 B5 [- }$ I& @
├─源码
3 I& S7 U, m! `3 s- ~% J: i│% ^. i Z* h( Z7 a7 g( Q
├─自然语言处理-配套课件链接.docx, ]" w. o* w2 ^) v1 R/ ~
/ }& T! V& Q1 h' b) f/ Q5 h' m# E7 b
3 U, Q/ g8 o7 u( r, k8 q/ n2 d& z
' g. w5 H: @! G8 @3 A9 W- T1 M( e/ P/ p6 o3 x$ _% t, E
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
$ F( r5 A5 q4 o O& b5 V: e- ?+ E2 [$ c
( q9 E2 [( O0 f8 s
+ {5 L! e% `9 e( r7 I+ m% B本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|
发表于 2022-6-12 04:30:01
