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深度好课-Ai人工智能学习自然语言处理视频教程_深度学习高手试炼与实体识别NER技术剖析

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发表于 2019-11-13 10:24:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
自然语言处理做为人工智能领域的一个突破性方向,其技术的魅力无疑是令人着迷的。自然语言处理基础究竟是一个
终极技术领域,或者仅仅是深度学习发展中的一个阶段性学科,这个问题只能交给时间来回答。然而通过这套课程的学习,
却能带给我们一个非常系统化的思路,课程对自然语言处理的核心做了非常全面的剖析,让学者能够很好的理解卷积神经网络、
递归神经网络与NER等略显艰涩的技术,回归技术的本真,不在于多么高深莫测的技术,而是能够很好的运用并解决问题。
===============课程目录===============
timg.jpg
章节1: NLP和深度学习发展概况和最新动态
章节2: NLP与PYTHON编程
章节3: 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
章节4: 句法与文法
章节5: N-GRAM文本挖掘
章节6: 表示学习与关系嵌入
章节7: 深度学习之卷积神经网络
章节8: 深度学习之递归神经网络
章节9: 特定领域命名实体识别NER技术


(1)\章节1: NLP和深度学习发展概况和最新动态;目录中文件数:2个
1. NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术.rar
2. NLP实现机器学习,聊天机器人,情感分析和语义搜索.rar
(2)\章节2: NLP与PYTHON编程;目录中文件数:5个
3. Python环境搭建及开发工具安装.rar
4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.rar
5. Jieba安装、介绍及使用.rar
6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用.rar
7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用.rar
(3)\章节3: 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取;目录中文件数:8个
08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4
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.mp4
(4)\章节4: 句法与文法;目录中文件数:4个
16. 依存句法与语义依存分析.7z
17. 依存句法树解析(子树遍历,递归搜索,叶子节点提取等).mp4
18. 名词短语块挖掘.7z
19. 自定义语法与CFG.mp4
(5)\章节5: N-GRAM文本挖掘;目录中文件数:4个
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
(6)\章节6: 表示学习与关系嵌入;目录中文件数:5个
24. 语言模型.mp4
25. 词向量.mp4
26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4
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
(7)\章节7: 深度学习之卷积神经网络;目录中文件数:6个
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
(8)\章节8: 深度学习之递归神经网络;目录中文件数:6个
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.mp4
(9)\章节9: 特定领域命名实体识别NER技术;目录中文件数:15个
41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4
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
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
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
48. 模型本地Lib库封装(上).mp4
49. 模型本地Lib库封装(下).mp4
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
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
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