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自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程2018年5月价值1490+

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├─章节1: ) t7 x5 f5 A# M
│      1. NLP和深度学习发展概况和最新动态
│      2. NLP实现机器学习,聊天机器人,情感分析和语义搜索.mp41 ]. B  H' c3 X* \6 y# [$ y. `" C" T
1 n7 ]3 q8 [$ e* i4 J$ p
├─章节2: NLP与PYTHON编程; W$ n: N7 R2 l
│      3. Python环境搭建及开发工具安装.mp45 L: e6 N9 I. p6 @; }- o
│      4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.mp4
│      5. Jieba安装、介绍及使用.mp4" ?9 l5 i/ Y5 J" w9 ?: @
│      6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用.mp47 Z: H! A, v4 D  u4 {. P
│      7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4  A4 L4 I. H5 Q& Y, a
3 J- @: g! M: f) n! }
├─章节3: 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取* d  L, v5 x# [' b: a8 o; D
│      08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4) ^# A: n* G/ ~0 L6 ?
│      09. 准确分词之加载自定义字典分词01.mp4
│      10. 准确分词之加载自定义字典分词02.mp4
│      11. 准确分词之动态调整词频和字典.mp4
│      12. 词性标注代码实现及信息提取.mp4
│      13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别.mp4
│      14. TextRank算法原理介绍.mp4
│      15. 基于TextRank关键词提取.mp41 D* R2 s% [1 g. c- W* f

├─章节4: 句法与文法* b* I( F" e; F  {' V9 Y5 P
│      16. 依存句法与语义依存分析.mp4
│      17. 依存句法树解析(子树遍历,递归搜索,叶子节点提取等).mp4# |' Q* T8 H, a4 \
│      18. 名词短语块挖掘.mp4! R7 E- k* j6 o( l5 @
│      19. 自定义语法与CFG.mp46 Q& x; F/ i) J; \0 ]( o* _
' z% {1 G6 ?# c+ \
├─章节5: N-GRAM文本挖掘! O- \% ^9 p2 f6 T5 ^' H9 d1 F
│      20. N-GRAM算法介绍.mp4
│      21. N-GRAM生成词语对.mp4
│      22. TF-IDF算法介绍应用.mp4
│      23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4
$ L6 p+ Y0 O7 }, S
├─章节6: 表示学习与关系嵌入
│      24. 语言模型.mp4
│      25. 词向量.mp41 p# b! ]0 _% l  Z0 s
│      26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4% Y  _/ ^, o4 V7 A" a
│      27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4
│      28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4$ L* g' y) c) Z* t5 j
9 p: ?( P" e: r+ h9 U3 b9 x' n% ~
├─章节7: 深度学习之卷积神经网络1 t. z7 k( O' [6 j( L; y* p
│      29. BP神经网络.mp4
│      30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4
│      31. CNN文本分类.mp4
│      32. CNN文本分类算法模块.mp4
│      33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4
│      34. CNN文本分类模型测试与部署.mp4

├─章节8: 深度学习之递归神经网络3 S/ H% ~7 v5 D' x( p' H
│      35. 递归网络.mp4
│      36. LSTM.mp4
│      37. LSTM文本分类原理.mp4
│      38. LSTM文本分类代码架构.mp4
│      39. LSTM文本分类代码详解.mp4
│      40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp43 Z' M6 r, p/ U( I& x5 P( ]' f  Y
" E5 L$ B/ G! m7 F
├─章节9: 特定领域命名实体识别NER技术
│       41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4: g+ A& |4 u/ u! D
│       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
│       43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4
│       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& h. J7 y# }/ i% x; ~  R" a
│       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
│       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. _" ~! T, _9 T0 [3 C
│       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.mp48 K# @" B4 s2 y6 h9 q+ \
│       48. 模型本地Lib库封装(上).mp43 ~* N! n5 Q, j- u' ^! M
│       49. 模型本地Lib库封装(下).mp47 A' b  M5 K. i4 ~9 d1 ~6 D1 c
│       50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(上).mp4
│       51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(下).mp4
│       52. 算法设计及代码实现1.mp4, A, L2 C9 O+ K! U) o
│       53. 算法设计及代码实现2.mp4
│       54. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)1.mp4
│       55. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)2.mp4+ Z' `% A' J( @! m2 Z& }9 n
+ |! r# U: H# C* [$ f; c. A. L
├─源码* A, G: U  q* H/ \- M" D( i3 c

├─自然语言处理-配套课件链接.docx' T& @! D" |5 G& a: g3 ?# ~) e5 ]


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