2018年最新自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程

├─章节1:
│ 1. NLP和深度学习开展概略和最新动态
│ 2. NLP完成机器学习,聊天机器人,情感分析和语义查找.mp4

├─章节2: NLP与python编程
│ 3. Python环境树立及开发工具装置.mp4
│ 4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.mp4
│ 5. Jieba装置、介绍及运用.mp4
│ 6. Stanford NLP 在Python环境中装置、介绍及运用.mp4
│ 7. Hanlp 在Python环境中装置、介绍及运用.mp4

├─章节3: 快速把握NLP技能之分词、词性标示和要害字提取
│ 08. 分词、词性标示及命名实体辨认介绍及使用.mp4
│ 09. 精确分词之加载自定义字典分词01.mp4
│ 10. 精确分词之加载自定义字典分词02.mp4
│ 11. 精确分词之动态调整词频和字典.mp4
│ 12. 词性标示代码完成及信息提取.mp4_
│ 13. 人名、地名、组织名等要害命名实体辨认.mp4
│ 14. TextRank算法原理介绍.mp4
│ 15. 根据TextRank要害词提取.mp4

├─章节4: 句法与文法
│ 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,递归查找,叶子节点提取等).mp4
│ 18. 名词短语块发掘.mp4
│ 19. 自定义语法与CFG.mp4

├─章节5: N-GRAM文本发掘
│ 20. N-GRAM算法介绍.mp4
│ 21. N-GRAM生成词语对.mp4
│ 22. TF-IDF算法介绍使用.mp4
│ 23. 根据TF-IDF发掘契合言语标准的N-GRAM.mp4

├─章节6: 表明学习与联系嵌入
│ 24. 言语模型.mp4
│ 25. 词向量.mp4
│ 26. 深化了解Word2vec算法层次sofmax.mp4
│ 27. 深化了解Word2vec算法负采样.mp4
│ 28. 6.4 根据Word2vec技能的词向量、字向量练习.mp4

├─章节7: 深度学习之卷积神经网络
│ 29. BP神经网络.mp4
│ 30. 完全了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文本分类模型测验与布置.mp4

├─章节8: 深度学习之递归神经网络
│ 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文本分类模型猜测与布置.mp4

├─章节9: 特定范畴命名实体辨认NER技能
│ 41. 根据深度学习医药稳妥命名实体辨认课题布景介绍.mp4
│ 42. 医药稳妥命名实体和实体联系系统树立和命名实体分类标准.mp4
│ 43. 医药稳妥命名实体辨认相关前沿技能和难点.mp4
│ 44. 根据深度学习医药稳妥命名实体辨认的算法模块规划(上).mp4
│ 45. 根据深度学习医药稳妥命名实体辨认的算法模块规划(下).mp4
│ 46. 数据的收集,清洗,数据机器主动标示及转化为深度学习格局.mp4
│ 47. 数据的收集,清洗,数据机器主动标示及转化为深度学习格局.mp4
│ 48. 模型本地Lib库封装(上).mp4
│ 49. 模型本地Lib库封装(下).mp4
│ 50. 布置tensorflow练习好的模型为云服务(上).mp4
│ 51. 布置tensorflow练习好的模型为云服务(下).mp4
│ 52. 算法规划及代码完成1.mp4
│ 53. 算法规划及代码完成2.mp4
│ 54. 代码调试,参数优化及深度分析(深化了解)1.mp4
│ 55. 代码调试,参数优化及深度分析(深化了解)2.mp4

├─源码

├─自然言语处理-配套课件链接.docx

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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原文链接:https://www.qwzy8.com/35881.html

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