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发表于 2019-4-4 12:56:17 | 显示全部楼层 |阅读模式
视频目录
  1. ├─章节1:
  2. │      1. NLP和深度学习发展概况和最新动态
  3. │      2. NLP实现机器学习,聊天机器人,情感分析和语义搜索.mp4

  4. ├─章节2: NLP与PYTHON编程
  5. │      3. Python环境搭建及开发工具安装.mp4
  6. │      4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.mp4
  7. │      5. Jieba安装、介绍及使用.mp4
  8. │      6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4
  9. │      7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4

  10. ├─章节3: 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
  11. │      08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4
  12. │      09. 准确分词之加载自定义字典分词01.mp4
  13. │      10. 准确分词之加载自定义字典分词02.mp4
  14. │      11. 准确分词之动态调整词频和字典.mp4
  15. │      12. 词性标注代码实现及信息提取.mp4
  16. │      13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别.mp4
  17. │      14. TextRank算法原理介绍.mp4
  18. │      15. 基于TextRank关键词提取.mp4

  19. ├─章节4: 句法与文法
  20. │      16. 依存句法与语义依存分析.mp4
  21. │      17. 依存句法树解析(子树遍历,递归搜索,叶子节点提取等).mp4
  22. │      18. 名词短语块挖掘.mp4
  23. │      19. 自定义语法与CFG.mp4

  24. ├─章节5: N-GRAM文本挖掘
  25. │      20. N-GRAM算法介绍.mp4
  26. │      21. N-GRAM生成词语对.mp4
  27. │      22. TF-IDF算法介绍应用.mp4
  28. │      23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4

  29. ├─章节6: 表示学习与关系嵌入
  30. │      24. 语言模型.mp4
  31. │      25. 词向量.mp4
  32. │      26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4
  33. │      27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4
  34. │      28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4

  35. ├─章节7: 深度学习之卷积神经网络
  36. │      29. BP神经网络.mp4
  37. │      30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4
  38. │      31. CNN文本分类.mp4
  39. │      32. CNN文本分类算法模块.mp4
  40. │      33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4
  41. │      34. CNN文本分类模型测试与部署.mp4

  42. ├─章节8: 深度学习之递归神经网络
  43. │      35. 递归网络.mp4
  44. │      36. LSTM.mp4
  45. │      37. LSTM文本分类原理.mp4
  46. │      38. LSTM文本分类代码架构.mp4
  47. │      39. LSTM文本分类代码详解.mp4
  48. │      40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp4

  49. ├─章节9: 特定领域命名实体识别NER技术
  50. │       41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4
  51. │       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
  52. │       43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4
  53. │       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
  54. │       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
  55. │       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
  56. │       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
  57. │       48. 模型本地Lib库封装(上).mp4
  58. │       49. 模型本地Lib库封装(下).mp4
  59. │       50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(上).mp4
  60. │       51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(下).mp4
  61. │       52. 算法设计及代码实现1.mp4
  62. │       53. 算法设计及代码实现2.mp4
  63. │       54. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)1.mp4
  64. │       55. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)2.mp4|
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