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├─章节1：
- X7 _" f: c' P$ w│ 1. NLP和深度学习发展概况和最新动态
* q( L5 c% T# T" g( ^: H/ `( n0 {( C1 j│ 2. NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索.mp4
' m9 H# ?) k3 U/ t# ~│/ K) V: D/ |+ E8 l2 W* t1 A
├─章节2： NLP与python编程3 k, J% {" i! J7 h/ | d( r
│ 3. Python环境搭建及开发工具安装.mp4
0 W: w2 ?" p, d# {( f5 F3 k│ 4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.mp4
' d, r. c3 C7 N$ f% Q/ Z│ 5. Jieba安装、介绍及使用.mp4
9 U' o- [* X* Q' S│ 6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4
5 |% c# J& U% }, w' n│ 7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4$ K9 @0 G0 l* d F" U0 s3 |
│ C3 y) x- p5 t# e$ Z7 O
├─章节3： 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取6 s0 Y5 C T Q# u# k2 x X
│ 08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4! F) U0 k( v" B2 B* D/ R( }: l
│ 09. 准确分词之加载自定义字典分词01.mp4& r3 v/ ^8 } a5 C/ ?( ^$ }5 q
│ 10. 准确分词之加载自定义字典分词02.mp4
. z, x& k* n+ X/ B7 W7 ?│ 11. 准确分词之动态调整词频和字典.mp4
5 i% ^6 k& j' o5 @8 @│ 12. 词性标注代码实现及信息提取.mp4_
5 h0 _* A# t3 b" z* e│ 13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别.mp4
% I4 _- T5 M7 E/ @" r o) F. X+ t│ 14. TextRank算法原理介绍.mp4! ]) k5 Q) s7 D9 U0 y# Y
│ 15. 基于TextRank关键词提取.mp4
6 W8 S9 k- z3 M- l8 A0 u9 }! E│
! G$ L/ t* H% @! i├─章节4： 句法与文法
( O# v2 l6 X% I' B1 M! K│ 16. 依存句法与语义依存分析.mp4) x8 q3 a; ?, f2 k
│ 17. 依存句法树解析（子树遍历，递归搜索，叶子节点提取等）.mp4 & }- j' O4 B$ [ y. H$ y. Y
│ 18. 名词短语块挖掘.mp4
# W2 w a3 i2 k# C4 m$ z│ 19. 自定义语法与CFG.mp4
5 {5 M3 Z2 |/ w" N' v6 o│( |" x' l; t7 A5 m5 l4 Y' M0 c
├─章节5： N-GRAM文本挖掘
& m: V- q) O2 t7 G* `- ~│ 20. N-GRAM算法介绍.mp4
2 g- T5 k& e6 u) d+ G│ 21. N-GRAM生成词语对.mp46 D' X$ e3 q; Q8 E, R0 F) y
│ 22. TF-IDF算法介绍应用.mp4
2 T7 @+ v2 D5 {6 }2 P│ 23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4
) N/ Y* E7 c4 j5 o$ R6 R! W│! k3 [. ~, N# Z( e/ m
├─章节6： 表示学习与关系嵌入7 X$ k% x$ f0 }6 K
│ 24. 语言模型.mp4
3 y- r% W4 j9 Q* f \9 N& ]│ 25. 词向量.mp4: R7 Q! _" r, S
│ 26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4
7 ^' w) j8 ^8 O z* N│ 27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4
/ q. b) l4 s0 S" D│ 28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4
- v+ f$ y+ w Q│
2 p# j( l5 @3 {* L% ~( f. {├─章节7： 深度学习之卷积神经网络
- P: H% ~2 A6 C│ 29. BP神经网络.mp4
' E: E& f! x: ?1 x1 }& ?. ^│ 30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4 b- @1 [4 ]/ S
│ 31. CNN文本分类.mp4
7 @+ {. `0 [9 ~5 _$ Q. I+ G│ 32. CNN文本分类算法模块.mp46 y% k: ?, l* p7 n! f; N, T
│ 33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4
. _) Q: o2 d K│ 34. CNN文本分类模型测试与部署.mp4
2 A0 W C4 u6 K* f% M6 X│5 o; U6 Q) Y4 R; Z3 G
├─章节8： 深度学习之递归神经网络3 ^$ @7 ^6 b4 D
│ 35. 递归网络.mp4 M: y# C: G3 C4 V* l
│ 36. LSTM.mp4
! E+ Y$ Q; c9 `$ A│ 37. LSTM文本分类原理.mp4+ I* v, O7 a5 b! A1 ^$ a3 q% {$ C
│ 38. LSTM文本分类代码架构.mp4
1 n7 r, _: Z, h* T0 C│ 39. LSTM文本分类代码详解.mp43 N: [, u( Q* ?0 X
│ 40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp4
0 b4 R! e9 g# h9 n│
; ^0 h7 Q3 y) m# F; {, A6 A( W' t├─章节9： 特定领域命名实体识别NER技术. ^- T7 I6 {: T+ D3 |; S6 h# }
│ 41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4, v! C) O" s G$ 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
6 ~2 x! |+ ?# Z$ }│ 43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4
2 F+ a& I7 e! ]* h│ 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
/ O. z" A) c9 y, F) J│ 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
7 ?6 Z r# ]: i+ B o( `" h│ 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
2 p4 \" q3 P% 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.mp46 ?5 ^1 O; l4 J
│ 48. 模型本地Lib库封装（上）.mp43 f+ U3 K( l9 u! M7 Z4 }
│ 49. 模型本地Lib库封装（下）.mp44 Z- q- L$ ?& A; |6 \' y
│ 50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（上）.mp47 a. p4 [. y7 J; G6 p9 `
│ 51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（下）.mp4
6 z" a; W. J4 }6 w! h; C( b│ 52. 算法设计及代码实现1.mp46 j) c% i. c( F7 e5 V* d$ ]; O: z
│ 53. 算法设计及代码实现2.mp4
+ X+ b7 e2 n) f( T# g! G. _) w│ 54. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1.mp45 z3 v. K3 _1 i+ F0 I6 a
│ 55. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2.mp42 {( V; ~; X3 k9 W
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├─源码
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├─自然语言处理-配套课件链接.docx; z' J0 a7 Z- ?: y. I
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$ m0 t2 U. `2 Z: {3 t+ ]- U c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
