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2018年最新自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程

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发表于 2022-6-12 04:30:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
├─章节1:9 b) E: L; Q6 U+ R/ P9 t+ f
│      1. NLP和深度学习发展概况和最新动态$ }8 I3 C' k6 b; O
│      2. NLP实现机器学习,聊天机器人,情感分析和语义搜索.mp4
0 Y" M) a* Q, L
4 ~- i! f3 {; v├─章节2: NLP与python编程7 d2 H" P3 t& O
│      3. Python环境搭建及开发工具安装.mp4
3 H# x. t8 w( O$ Y! P: _/ l* ?9 k│      4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.mp4
' x9 \, {' D0 J1 _1 J│      5. Jieba安装、介绍及使用.mp4
/ k0 R; q: ~0 _+ {* {$ u7 y( D; {│      6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4; U6 N  b& M5 z
│      7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用.mp47 Y5 [0 `- ]' v* K9 T
1 r" y' D, p5 m* C. U; y
├─章节3: 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
3 e7 D# f7 U) q% I/ H% V8 `│      08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4
, i/ U* [/ }" e4 @8 v' k6 A8 G│      09. 准确分词之加载自定义字典分词01.mp4
0 ]9 ^3 e: l: b! w6 W6 r% g│      10. 准确分词之加载自定义字典分词02.mp40 N' x4 h$ W. W# g: a- Q7 `- G: y
│      11. 准确分词之动态调整词频和字典.mp4/ B, c  m* c, y+ u9 N9 z  T* p3 y0 Q/ x
│      12. 词性标注代码实现及信息提取.mp4_
; P* S1 T* C& e0 N# f│      13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别.mp42 F  o( Z% U6 L0 q
│      14. TextRank算法原理介绍.mp4
& t/ o" u8 @9 s│      15. 基于TextRank关键词提取.mp44 }# w. p' y! Q/ \% W

" D) C1 G% R5 o% E├─章节4: 句法与文法! q, g: d" w) p8 t6 V! V  D/ y  @1 r; y
│      16. 依存句法与语义依存分析.mp4
& d/ H' ?& a) e9 O  k9 O8 R│      17. 依存句法树解析(子树遍历,递归搜索,叶子节点提取等).mp4      
* B2 X# q3 K. e│      18. 名词短语块挖掘.mp4* c( R7 D9 }/ c; Q& c
│      19. 自定义语法与CFG.mp4
; v6 z) f$ K% p8 c! H$ i* U+ `. j- I* [+ w9 e( e4 M/ g# g
├─章节5: N-GRAM文本挖掘
5 i5 N/ E- u  E/ f/ x│      20. N-GRAM算法介绍.mp4( Y  T" d) o3 z" K: z5 n
│      21. N-GRAM生成词语对.mp4
4 b; N8 k  R. @" i2 p" o" B* a│      22. TF-IDF算法介绍应用.mp49 I. g8 K; q3 J7 i, b
│      23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4" x9 p) X7 [: m% ?# y, s& K2 U/ n
* b6 i2 i0 M; X  u
├─章节6: 表示学习与关系嵌入
. T" Z2 o2 y: i; v/ t. j│      24. 语言模型.mp43 m& B2 @: r+ R* F0 y+ |. N1 U
│      25. 词向量.mp4
" ~7 l& w$ G" V, N│      26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp45 }, T7 e3 e" e# J) B5 }
│      27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4
8 l# [3 s; A1 w6 A│      28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4/ d  u( e! y  R; ]2 ?

- q8 D( s$ h- e7 z3 ~( f( P├─章节7: 深度学习之卷积神经网络
2 r! j8 R" w/ t' `│      29. BP神经网络.mp45 U0 E, M' j* W/ L. B' S
│      30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4
: i0 C. S% N( P  y8 p, z│      31. CNN文本分类.mp4+ E0 J. D1 B( Z# [
│      32. CNN文本分类算法模块.mp4
' C3 U! O3 s0 C, ~5 o7 C! i/ K│      33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4
5 j" ?3 W5 ]8 t! o  e" J+ f│      34. CNN文本分类模型测试与部署.mp4
0 H, u2 @+ y. [
2 Y8 t8 B- T& F1 \  h( e/ C├─章节8: 深度学习之递归神经网络! K6 s0 X$ C; Y9 \# N. F) f
│      35. 递归网络.mp4
! v- V- C+ h0 ~9 f│      36. LSTM.mp4
: G, x! N( D0 P4 U│      37. LSTM文本分类原理.mp4
( q- w; f8 b7 e, n* C; @│      38. LSTM文本分类代码架构.mp40 t2 P3 k* A2 d% a& x
│      39. LSTM文本分类代码详解.mp42 z1 g5 d$ k) `1 W. t8 h1 z( E7 d
│      40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp4
/ S' @( l% O7 h& Y
  Q; a: n1 v$ Z3 J% i+ p. y& a├─章节9: 特定领域命名实体识别NER技术
* `5 m' B' P: X7 |8 ?' h; P│       41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp49 J9 D& }6 J0 I( F8 X" y+ l+ @
│       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/ n$ E3 A0 r" `9 |  i1 g+ G, m
│       43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4
! t; J3 e( x  p) a* [: ^│       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
4 p* z& a/ _5 o5 r! M/ @( J+ J6 o│       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
( S* E* {) T& T' a; w! `│       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
0 X, O9 U# ]5 h! P8 P! R│       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
  W. g* G8 a4 u% x6 I: I│       48. 模型本地Lib库封装(上).mp49 C$ Z, o' V% {+ \2 G
│       49. 模型本地Lib库封装(下).mp4
# x6 R7 D% t/ b3 R2 ~: E│       50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(上).mp40 S+ z. H* |) ]2 z1 N
│       51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(下).mp4 9 K2 b6 k# R) x4 ^& ^+ H
│       52. 算法设计及代码实现1.mp4% i3 h; G" q' k0 V9 c( C: j! h
│       53. 算法设计及代码实现2.mp40 o4 H; r) V2 @
│       54. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)1.mp4
( I  ^8 A6 s  R: k+ Q│       55. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)2.mp4
! j4 P. N; [- l4 r" C: Z' `4 I7 E
: p7 i/ }/ k0 T* a0 _0 R. Z% H├─源码5 l; K# B' d4 c( Q2 I& `/ ~  L

  z& O6 ]: P- h5 X+ `; ^5 R) Q4 _├─自然语言处理-配套课件链接.docx
5 N2 Z5 E" a+ g( Q# z# g/ Z, x7 Z4 D% p8 j4 u$ q; h& P* U6 W  _
8 N2 p7 i+ }1 o: m9 }

. M# x4 T: W. r+ ^% b0 K. Q/ A: x& h' L; w, w- l
1 h2 e, A, c( Z! y  K* P
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