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├─章节1：7 i; S9 h9 w/ ^ L" u' d
│ 1. NLP和深度学习发展概况和最新动态
+ j: E4 }4 B) l- a0 o7 K│ 2. NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索.mp4; C; g3 g' C7 e/ C* D
│% C7 T& ^$ h; e" f- `- B( a u
├─章节2： NLP与python编程
6 }+ K7 c3 u/ w8 g5 Z0 O5 F# r│ 3. Python环境搭建及开发工具安装.mp43 [ w4 b3 s5 L1 Y6 H! v, @ S( ^ F
│ 4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.mp4
' a' l B2 [ f V K│ 5. Jieba安装、介绍及使用.mp4
) w( b9 H, |$ u7 l) Y: }│ 6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4
: W. l' J$ O8 P; L* o2 c3 I4 x│ 7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用.mp44 J$ l; V, b$ t" d2 Z6 D5 `
│7 [2 P. G- e0 A" ^0 @2 w
├─章节3： 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
V f& o2 a% R│ 08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4
* K" ~+ h4 ]0 N│ 09. 准确分词之加载自定义字典分词01.mp4( E* F$ z2 ~% s# C' {' Z& {! K
│ 10. 准确分词之加载自定义字典分词02.mp4) ^4 Y, \: [7 P6 D0 H
│ 11. 准确分词之动态调整词频和字典.mp4
; L0 n- h( E% I% }( q2 C; S$ H' j│ 12. 词性标注代码实现及信息提取.mp4_3 J1 G6 H6 w: e( a3 t$ o
│ 13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别.mp4
0 z( S! i+ z( q│ 14. TextRank算法原理介绍.mp4
) p( K! g5 Y3 z6 B. ?* d: g│ 15. 基于TextRank关键词提取.mp4
8 }) M4 l6 ]3 A( @/ a│1 u. r2 p/ g! B: s
├─章节4： 句法与文法
7 f2 J5 u4 i2 Q c1 L│ 16. 依存句法与语义依存分析.mp4$ p& E" a# ^8 ]% P: P3 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
: u) F: H1 H/ X# [│ 18. 名词短语块挖掘.mp4
: b3 d5 y5 o# S& y& v│ 19. 自定义语法与CFG.mp4
8 \. o4 K% D" u% C3 l E: _│9 F6 H+ F- k) D0 u
├─章节5： N-GRAM文本挖掘# M. @* L+ v" C% {0 ?. `) l
│ 20. N-GRAM算法介绍.mp4
) l. ?! Z: j9 P│ 21. N-GRAM生成词语对.mp4
; q& B+ y$ S5 P. |2 t│ 22. TF-IDF算法介绍应用.mp48 i+ i& f! l1 H0 t/ I( @
│ 23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4
; i0 Z0 `$ J; [: J' `- k$ u1 {│
! e6 m$ ^+ t+ ], T% ]! c├─章节6： 表示学习与关系嵌入
# h& x" [% W! e9 X$ G$ _8 e ]│ 24. 语言模型.mp4
' {& C3 M! r' q& O$ H│ 25. 词向量.mp45 f. @1 m' V& F* H/ H+ H' \7 s% H( x
│ 26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp49 U4 q$ p# M# c3 s% V% ]0 y7 ?* s
│ 27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4 m* V5 S5 Z" g* U) Y3 j3 b
│ 28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp41 F- ~8 w2 \. }$ W' f" c. c
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: a5 p! p$ B2 B! z├─章节7： 深度学习之卷积神经网络
$ E2 H+ G+ t. N5 k. x: n│ 29. BP神经网络.mp4
+ X& a: e! i6 M0 c│ 30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp42 u2 A2 D- C( T
│ 31. CNN文本分类.mp4
6 n' [6 y! v5 e- v2 e│ 32. CNN文本分类算法模块.mp4# O, H, f* K. Y! _5 N9 v
│ 33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4
" A0 j6 h0 a9 U; U2 `0 t2 A2 R│ 34. CNN文本分类模型测试与部署.mp4( z$ b8 L: F& r% B4 `0 S0 S
│. W9 h& m! m X. k
├─章节8： 深度学习之递归神经网络
' C. a+ v' ?' t# i│ 35. 递归网络.mp4, _& p. F7 h! |3 |, A8 I
│ 36. LSTM.mp4
( u9 s7 y X5 h# o% i/ y( \│ 37. LSTM文本分类原理.mp4
2 n c/ {, g l! E+ e& ?+ H+ f│ 38. LSTM文本分类代码架构.mp4
# ?: q% p L- r( Q: e! n│ 39. LSTM文本分类代码详解.mp4
8 c, U. o. l q8 }0 z- f3 q, ?│ 40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp47 }& M) x0 \- X$ r7 o0 @2 J7 _
│& t- [: g; O# ^! e
├─章节9： 特定领域命名实体识别NER技术, k* d& Q% B5 O% ^" 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
& _+ N! o$ v- Z, Z! q2 Z│ 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.mp42 L0 I0 c) s, I ]
│ 43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4- y) y6 g, h3 u; H$ c$ 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).mp45 o f/ ]( _; W ^. ?+ h5 e! X
│ 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
" F. @% s* @3 |* e# b: E% S│ 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" |# T. {5 j5 x! x, `
│ 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
9 G3 L; w4 W" J│ 48. 模型本地Lib库封装（上）.mp44 Q( [9 v" @3 w! o
│ 49. 模型本地Lib库封装（下）.mp43 r b, k# Z8 c1 P
│ 50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（上）.mp44 z0 C( L; L* C* C6 q
│ 51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（下）.mp4 " b. q1 ^: }( ~5 A9 a$ K7 {; ^ [, H
│ 52. 算法设计及代码实现1.mp4& U3 G7 A' h I! Y7 V
│ 53. 算法设计及代码实现2.mp4
0 g; g, x/ o0 `8 ^: Y# H4 @│ 54. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1.mp4; s- D8 _5 e' h8 J
│ 55. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2.mp45 x0 h# T+ L0 m# M- |3 g
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, b3 m4 N* z( b3 L├─源码) B0 {' H2 H. p
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. ?: o, G* H% G% P4 ~) H: J: y├─自然语言处理-配套课件链接.docx3 S. a6 R( q' B" X1 u* s$ e
3 Y- A, u; u1 Z8 y1 P1 A: j% R* s! U2 s
( T, u7 n4 E) x I9 Y/ k G: b' a( `+ [9 a! B q
2 D4 C; w% Q6 I+ G7 C2 F
+ a- C. ]% m, j2 f资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见5 A+ U! Z6 q$ F* L9 b
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发表于 2022-6-12 04:30:01
