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├─章节1：
4 g# X, K* ^# z( Z4 h% Q│ 1. NLP和深度学习发展概况和最新动态
, n/ }, z' u7 A1 _$ I4 n│ 2. NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索.mp4
- t" g+ \+ T) G) |8 ~0 u9 e│9 w7 m. H) E+ ]1 {5 B7 v- K
├─章节2： NLP与python编程5 u& Y: \- _! b* q
│ 3. Python环境搭建及开发工具安装.mp4! _0 _* o, l' Q
│ 4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.mp4
3 P, q, A# s7 O2 Z* h$ f" w3 n% p1 h│ 5. Jieba安装、介绍及使用.mp4* R% }2 M/ J& a1 t* G- D" W
│ 6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4# @. m" x. [8 l+ ^$ U' B4 _
│ 7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4
- O) k% D4 C0 A* {│ g3 |* B. g: F
├─章节3： 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
5 X( j0 `7 h/ D+ m7 g5 t& t/ s│ 08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4
7 N9 ]: P5 f7 O3 h5 ~+ }- L+ N│ 09. 准确分词之加载自定义字典分词01.mp4% Z; V& q/ a) b0 i* h9 d- L
│ 10. 准确分词之加载自定义字典分词02.mp4$ @2 G8 z' R* e2 o1 g
│ 11. 准确分词之动态调整词频和字典.mp4; |9 _% s* q G; J. {* l
│ 12. 词性标注代码实现及信息提取.mp4_
& P- i. {: b* ~. n$ e9 }│ 13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别.mp4- J) w! Y- C8 q7 O6 l2 a
│ 14. TextRank算法原理介绍.mp4
# I Z& |+ t1 E0 o' R6 b# X2 f│ 15. 基于TextRank关键词提取.mp4* } G* r% b" D" d1 _; f4 l
│+ p& d0 I0 l' S, q G5 T3 ~
├─章节4： 句法与文法
. V; }8 a; z$ c Q5 M│ 16. 依存句法与语义依存分析.mp4
. v* x6 \; H: H0 o) z' U; B9 z│ 17. 依存句法树解析（子树遍历，递归搜索，叶子节点提取等）.mp4
0 \2 C9 d: `$ e ?1 w│ 18. 名词短语块挖掘.mp42 h5 _% P0 ^% O& @7 x/ `, n
│ 19. 自定义语法与CFG.mp4
' ^% j& _! R* `- F$ |5 v: W│
8 n; J5 E, n; P4 V7 n4 c├─章节5： N-GRAM文本挖掘- j$ e4 {$ D8 |* N& q
│ 20. N-GRAM算法介绍.mp4
$ v! v/ W1 H j" K3 j5 f, j│ 21. N-GRAM生成词语对.mp41 D2 D9 {+ U u) Y1 l
│ 22. TF-IDF算法介绍应用.mp40 z; H" E) i9 v' U# j; d9 i
│ 23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4
5 U+ O$ l C2 h$ y5 C2 I' e- l│7 ?( `5 O8 I. q0 |
├─章节6： 表示学习与关系嵌入7 g) Y! P& G+ c0 |# ^
│ 24. 语言模型.mp4
% J# p; F' ^" [2 p( S& a9 Q) l│ 25. 词向量.mp47 a9 s& a4 |$ e( A( N% z2 t
│ 26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp42 t) p2 H5 ? V7 e1 U: R% {9 p
│ 27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4
2 Q. G: Y5 O! p$ j; o4 ~│ 28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp42 Q8 R# m8 p1 E" O# D# Z
│
/ e' M0 ?0 k' h$ I├─章节7： 深度学习之卷积神经网络
6 v* F- V5 H2 }. X c│ 29. BP神经网络.mp4 @9 M# f+ z& y" ]( z
│ 30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4, W8 D; Y3 v- P; @& {/ O
│ 31. CNN文本分类.mp4
* ]6 }6 k. Z4 w* Z! Z│ 32. CNN文本分类算法模块.mp4$ _- Z; F7 y8 j5 x0 d/ b J
│ 33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4
7 V: T: s! q- }. r: n% t9 x# b, x│ 34. CNN文本分类模型测试与部署.mp4/ o/ E7 {. I) O! N" r# }
│
2 P2 O2 _7 \6 p# ]├─章节8： 深度学习之递归神经网络
( v! p8 T* d. u5 x% ~4 Y│ 35. 递归网络.mp4
' R! d! g4 b( x) z6 `6 s│ 36. LSTM.mp4
7 G9 Q) m$ |- @# L) O│ 37. LSTM文本分类原理.mp4
h8 X V4 h" l8 n1 T│ 38. LSTM文本分类代码架构.mp40 s) I& H! V ]6 y
│ 39. LSTM文本分类代码详解.mp4
0 G/ l& q2 s: z2 u3 D│ 40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp4
% f: O% M' t6 g/ R; `│
$ u, K& P4 P( Q2 Q2 N' y├─章节9： 特定领域命名实体识别NER技术
. c7 w. b3 [) k% i( K│ 41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4( O2 B1 e4 i! K8 ]" T
│ 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.mp44 u7 @. k: O# ~* z5 V
│ 43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp47 O$ ]% T2 r9 P6 I
│ 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
$ f$ A A: M( t a7 o│ 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( Y2 t% ]! _ [4 `6 i; I8 S- Q. M
│ 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. }, z5 E4 S
│ 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$ B% Y/ b4 d: u1 P7 G# u( e( j1 g
│ 48. 模型本地Lib库封装（上）.mp40 y0 m" U2 `) |/ a( L3 _4 W
│ 49. 模型本地Lib库封装（下）.mp48 o: D$ ]+ h1 k4 J6 |0 ~
│ 50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（上）.mp4
4 |1 W, }0 X F& L, X% S. h& z: K│ 51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（下）.mp4
; w/ A( ?- J) j; E* M│ 52. 算法设计及代码实现1.mp4
: m9 c7 Q0 D" X: B4 V6 E│ 53. 算法设计及代码实现2.mp4
: P1 z$ r- W3 z* K7 s9 h0 s│ 54. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1.mp4% }, d) A. }0 K4 Z% `
│ 55. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2.mp4( c! D0 I# `2 p. z
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( g* y8 T# `2 x7 X) S. ^6 i├─源码
; D3 ~. ?2 z+ O# N6 |│. g9 d# i9 p9 y9 m! K: X
├─自然语言处理-配套课件链接.docx
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资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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发表于 2022-6-12 04:30:01
