自然语言处理之AI深度学习顶级实战
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├─章節1:
│ ? ? ?1. NLP和深度學習發展概況和最新動態
│ ? ? ?2. NLP實現機器學習,聊天機器人,情感分析和語義搜索.mp4
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├─章節2: NLP與python編程
│ ? ? ?3. Python環境搭建及開發工具安裝.mp4
│ ? ? ?4. NLP常用PYTHON開發包的介紹.mp4
│ ? ? ?5. Jieba安裝、介紹及使用.mp4
│ ? ? ?6. Stanford NLP 在Python環境中安裝、介紹及使用.mp4
│ ? ? ?7. Hanlp 在Python環境中安裝、介紹及使用.mp4
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├─章節3: 快速掌握NLP技術之分詞、詞性標注和關鍵字提取
│ ? ? ?08. 分詞、詞性標注及命名實體識別介紹及應用.mp4
│ ? ? ?09. 準確分詞之加載自定義字典分詞01.mp4
│ ? ? ?10. 準確分詞之加載自定義字典分詞02.mp4
│ ? ? ?11. 準確分詞之動態調整詞頻和字典.mp4
│ ? ? ?12. 詞性標注代碼實現及信息提取.mp4_
│ ? ? ?13. 人名、地名、機構名等關鍵命名實體識別.mp4
│ ? ? ?14. TextRank算法原理介紹.mp4
│ ? ? ?15. 基于TextRank關鍵詞提取.mp4
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├─章節4: 句法與文法
│ ? ? ?16. 依存句法與語義依存分析.mp4
│ ? ? ?17. 依存句法樹解析(子樹遍歷,遞歸搜索,葉子節點提取等).mp4 ? ? ?
│ ? ? ?18. 名詞短語塊挖掘.mp4
│ ? ? ?19. 自定義語法與CFG.mp4
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├─章節5: N-GRAM文本挖掘
│ ? ? ?20. N-GRAM算法介紹.mp4
│ ? ? ?21. N-GRAM生成詞語對.mp4
│ ? ? ?22. TF-IDF算法介紹應用.mp4
│ ? ? ?23. 基于TF-IDF挖掘符合語言規范的N-GRAM.mp4
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├─章節6: 表示學習與關系嵌入
│ ? ? ?24. 語言模型.mp4
│ ? ? ?25. 詞向量.mp4
│ ? ? ?26. 深入理解Word2vec算法層次sofmax.mp4
│ ? ? ?27. 深入理解Word2vec算法負采樣.mp4
│ ? ? ?28. 6.4 基于Word2vec技術的詞向量、字向量訓練.mp4
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├─章節7: 深度學習之卷積神經網絡
│ ? ? ?29. BP神經網絡.mp4
│ ? ? ?30. 徹底理解深度學習指卷積神經網絡.mp4
│ ? ? ?31. CNN文本分類.mp4
│ ? ? ?32. CNN文本分類算法模塊.mp4
│ ? ? ?33. CNN文本分類模型詳解數據預處理.mp4
│ ? ? ?34. CNN文本分類模型測試與部署.mp4
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├─章節8: 深度學習之遞歸神經網絡
│ ? ? ?35. 遞歸網絡.mp4
│ ? ? ?36. LSTM.mp4
│ ? ? ?37. LSTM文本分類原理.mp4
│ ? ? ?38. LSTM文本分類代碼架構.mp4
│ ? ? ?39. LSTM文本分類代碼詳解.mp4
│ ? ? ?40. LSTM文本分類模型預測與部署.mp4
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├─章節9: 特定領域命名實體識別NER技術
│ ? ? ? 41. 基于深度學習醫藥保險命名實體識別課題背景介紹.mp4
│ ? ? ? 42. 醫藥保險命名實體和實體關系體系建立和命名實體分類規范.mp4
│ ? ? ? 43. 醫藥保險命名實體識別相關前沿技術和難點.mp4
│ ? ? ? 44. 基于深度學習醫藥保險命名實體識別的算法模塊設計(上).mp4
│ ? ? ? 45. 基于深度學習醫藥保險命名實體識別的算法模塊設計(下).mp4
│ ? ? ? 46. 數據的采集,清洗,數據機器自動標注及轉化為深度學習格式.mp4
│ ? ? ? 47. 數據的采集,清洗,數據機器自動標注及轉化為深度學習格式.mp4
│ ? ? ? 48. 模型本地Lib庫封裝(上).mp4
│ ? ? ? 49. 模型本地Lib庫封裝(下).mp4
│ ? ? ? 50. 部署tensorflow訓練好的模型為云服務(上).mp4
│ ? ? ? 51. 部署tensorflow訓練好的模型為云服務(下).mp4?
│ ? ? ? 52. 算法設計及代碼實現1.mp4
│ ? ? ? 53. 算法設計及代碼實現2.mp4
│ ? ? ? 54. 代碼調試,參數優化及深度剖析(深入理解)1.mp4
│ ? ? ? 55. 代碼調試,參數優化及深度剖析(深入理解)2.mp4
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├─源碼
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├─自然語言處理-配套課件鏈接.docx
轉載于:https://blog.51cto.com/13884178/2334220
總結
以上是生活随笔為你收集整理的自然语言处理之AI深度学习顶级实战的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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