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├─章节1：
& A; V9 i" c( p7 ~. }# v│ 1. NLP和深度学习发展概况和最新动态
9 ~4 T7 Q( i" f1 s& e% F) c│ 2. NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索.mp4" g" \/ L& N& ?" X& [9 u% U: {$ N# J
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: P: S' G! c' R1 y├─章节2： NLP与python编程
+ H0 @9 q, N g/ p3 o1 R8 ?│ 3. Python环境搭建及开发工具安装.mp45 O/ ?. b) Z) A
│ 4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.mp4
$ N8 R5 v; Y. }/ Y4 L- [│ 5. Jieba安装、介绍及使用.mp48 Y/ z- S" K/ f; m& F
│ 6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用.mp40 ^9 ?0 f/ ^" h+ P; P
│ 7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4( B; M" J. _* M9 s
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. T: K5 Z! |' w! Y$ {9 I├─章节3： 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取: m$ ?" v$ z/ f& [* S
│ 08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4
* @ f3 B# n" p9 C/ s% t│ 09. 准确分词之加载自定义字典分词01.mp47 N$ h0 U8 O- d" H( }& U& e
│ 10. 准确分词之加载自定义字典分词02.mp4" o1 {* Y& n! d# |' V/ P
│ 11. 准确分词之动态调整词频和字典.mp4
" M0 {% W P2 b│ 12. 词性标注代码实现及信息提取.mp4_* D! K3 c& y Y! A1 X% n
│ 13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别.mp4; M, B- f& w& p$ w) A
│ 14. TextRank算法原理介绍.mp43 b8 P; i4 J9 n
│ 15. 基于TextRank关键词提取.mp4
$ f& Z3 ]% _; }) @( F: h│
3 p- `- L7 Y# T# r0 T├─章节4： 句法与文法
3 M# [" r+ M; L" U e: R) b│ 16. 依存句法与语义依存分析.mp46 K/ s, m8 x1 I7 L5 a
│ 17. 依存句法树解析（子树遍历，递归搜索，叶子节点提取等）.mp4
( d$ E9 N1 i" l│ 18. 名词短语块挖掘.mp4
2 J f. Z7 o- d, m- J! }│ 19. 自定义语法与CFG.mp4
+ a8 ~8 C2 n8 |: s│
0 L/ ~! z' d2 t2 V1 \6 M) H├─章节5： N-GRAM文本挖掘
' u$ V3 S- K4 R# F│ 20. N-GRAM算法介绍.mp4
) d- R5 m% |% i* e│ 21. N-GRAM生成词语对.mp4
. q+ h7 ?& i6 n2 ^5 a! p F. k8 g( `│ 22. TF-IDF算法介绍应用.mp4
" W w4 \3 M* [) X0 T- e& R) b│ 23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp43 S+ C$ T: i& u, e$ w8 M
│: s4 E4 G, ^# v
├─章节6： 表示学习与关系嵌入. z% v: \1 R8 g- Q' x A3 {
│ 24. 语言模型.mp43 N( e% x( K4 O0 {6 T/ D# C0 i
│ 25. 词向量.mp4
( j# ^$ Q. o% u! E# p│ 26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4
7 D- n: k. G2 o& n% ~ R│ 27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4, p! D! Q. c# @( a/ J) l9 W
│ 28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4
. Q6 D8 p; \( `8 P! x2 I* W│8 I5 C+ _1 n% K( E! e* a3 k3 b. x
├─章节7： 深度学习之卷积神经网络& C' d# Q/ }3 Y+ f2 |8 u* H. _( t7 e
│ 29. BP神经网络.mp49 I$ x8 o9 J( t. F
│ 30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp47 T9 B4 p2 {$ T# [0 X& u
│ 31. CNN文本分类.mp4 D2 a7 p$ O* _; g
│ 32. CNN文本分类算法模块.mp4. ]7 V8 F' M" @! q: F
│ 33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4
% l9 d ]8 I. c│ 34. CNN文本分类模型测试与部署.mp46 S2 m) K" F0 D ? Y
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/ ?2 H [8 j! x; m: H├─章节8： 深度学习之递归神经网络' x' |( `; Z3 d% `1 m, @
│ 35. 递归网络.mp4/ B& T; C$ D/ [- f
│ 36. LSTM.mp4, Q8 L- v! J5 ^$ p( F' b) R1 s9 N
│ 37. LSTM文本分类原理.mp4/ N4 J7 \' P2 o2 |3 Z1 R- d! W1 p* c
│ 38. LSTM文本分类代码架构.mp4
" ` f3 C! p% E* t$ U│ 39. LSTM文本分类代码详解.mp4
' \/ G7 L. s" W R4 X2 v& p│ 40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp45 Y! E, {; {: a
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. q; P+ f: j4 q├─章节9： 特定领域命名实体识别NER技术
# |4 z. e2 G$ e4 N0 p$ t" d3 A│ 41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4
2 G& i" Y+ w q8 q│ 42. 医药保险命名实体和实体关系体系建立和命名实体分类规范.mp4
! V1 h1 B3 M; s; b5 C/ c│ 43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4
3 U- }% J7 e U$ |) k: D│ 44. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计(上).mp4# a( D6 ~' F9 q7 F1 z8 _
│ 45. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计（下）.mp4
4 R$ Q, p; C/ |│ 46. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4) r' V3 H. c" }
│ 47. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp45 x D/ l6 r+ \) U" d
│ 48. 模型本地Lib库封装（上）.mp4; g& C x3 w1 j7 b0 `4 [& M; o4 G
│ 49. 模型本地Lib库封装（下）.mp4
' z5 l( B8 ]5 W9 B│ 50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（上）.mp40 [& K7 m/ N% s+ P1 \9 X
│ 51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（下）.mp4 5 U2 r0 H1 H+ W7 b9 B! F+ }
│ 52. 算法设计及代码实现1.mp4% {9 B# {* K* L6 H- E; A! u
│ 53. 算法设计及代码实现2.mp4
! y4 m( e( {" S' W0 ` L) O) z│ 54. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1.mp41 O6 A3 h4 D7 _# K
│ 55. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2.mp4$ s7 u6 R( v* C: J
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f& k4 v; {6 H7 u├─源码 F0 |5 q% X# Z3 ?
│+ M' i1 M# E( L) i0 H9 d8 P& ` ^
├─自然语言处理-配套课件链接.docx
5 }* l/ `% I1 Q; |& t) m0 v) r0 D
: L* Q v( e% b, s* O* J' l
$ I- v( k/ o& L; c3 Z; X& \4 O1 x( |. @6 F( i
8 b5 C6 X' h+ E
/ y+ y: Z3 Q! d ^4 }+ P6 u资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见. S' Q+ z# S$ J
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+ X$ h t" j0 m+ y1 d2 r0 Z& `" p4 M' C% t
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发表于 2022-6-12 04:30:01
