|
|
├─01-自然语言处理基础知识与操作
, b* \( Z+ ~2 G- o% K8 `│ ├─第一章自然语言处理基础5 h$ z0 J! L+ r# ~4 ~+ N7 }" G
│ │ 一章小结.mp4) Y1 @; l9 k: y) m5 [) T; u8 s
│ │ 一章概述.mp4. e# b0 N5 L7 h1 t: _- B) G
│ │ 字符串基本处理与正则表达式文本匹配与替换.mp4
# [7 H: ^; t6 Q! K' d│ │ 字符串处理.mp4
0 S M3 N1 W9 Y4 N4 k9 ^% A│ │ 文本数据、字、词、term.mp4
& [2 v. ^) u0 T/ R( u, ^# E│ │ 模式匹配与正则表达式.mp4
8 \) a2 l& N* ~" F6 u6 x│ │
+ K9 m* C7 ~; k8 y8 m7 A1 [' U│ ├─第二章英文文本处理与解析) k1 R% k. V( |3 k0 J: ^6 ^
│ │ 【实战】nltk工具库英文文本处理案例.mp40 S- y: O2 c/ J, R) a+ ~# Z. R
│ │ 【实战】spacy工具库英文文本处理案例.mp48 U6 } t7 M4 P; ^+ F a
│ │ 【实战】基于python的英文文本相似度比对.mp4; o# L3 J# }" y
│ │ 【实战】简易文本情感分析器构建.mp42 i/ X# E. u- ^6 j# d
│ │ 章小结.mp4
2 e7 |% `0 k$ E& e: H9 [│ │ 章概述.mp4
6 ^* [6 _; e4 D3 F+ f! m│ │ 英文文本解析任务介绍：分词、去停用词、提取词干等.mp4- R& Z8 J8 X* l
│ │ 1 \+ _8 e) Z' o' B0 C
│ └─第三章中文文本处理与解析
+ Q4 r. b! a9 U+ u│ jieba工具库介绍.mp4 " ?+ g- Q2 _: b" b% w' ~( \7 {: D
│ 【实战】python中文文本清洗、处理与可视化.mp4 2 E5 W0 v" O: M. A' V( h! j6 S- H
│ 【实战】python新闻网站关键词抽取.mp4
6 f! n5 m4 J" r: I- z5 Y│ 中文文本处理任务介绍：分词、去停用词、ngram.mp4 ) F" A4 r' k& u& n
│ 中文文本解析任务介绍：词性分析、依赖分析等.mp4
/ V! x% ~8 W/ K. U. q( u│ 章小结.mp4
1 f# f M8 A% y* Q│ 章概述.mp4 1 ?5 i6 d E6 l
│ 3 V, Z7 y. q2 o8 N; r" U0 ~
├─02-语言模型与应用* N T: M5 n6 j- D2 @- j
│ │ 考核作业.rar ) t& B, q' i! K
│ │ 课件与代码.rar & \7 [. ]$ j! r( j
│ │ 9 X( R+ \, X2 L; Z
│ ├─第一章语言模型与应用
& {9 h' C6 y/ P3 X5 u2 i* b5 | D7 B│ │ ngram应用：词性标注、中文分词、机器翻译与语音识别.mp4
3 ~* g; y. F. l/ K$ F q3 j& Q& r│ │ ngram语言模型.mp4 ; s- U% c2 i2 n7 A+ | C. P! D
│ │ 假设性独立与联合概率链规则.mp4, ^4 s, U; C/ I: P% `
│ │ 章小结.mp4
1 o5 [( r9 ~1 X│ │ 章概述.mp4! i0 t4 b, v! A( W
│ │
_' {5 n- }3 z( Z( v% [; l% o│ └─第二章统计语言模型与神经语言模型构建 , P4 \; n$ b: J! L/ n/ u4 \0 P
│ 【实战】kenlm工具库使用及语言模型生成.mp4 6 Q D/ Z( N$ B- K8 A# [! s
│ 【实战】基于kenlm的简易拼写纠错.mp43 x: R0 F' B# U$ b, X6 [+ F0 \
│ 【实战】基于pytorch的语言模型训练.mp4
2 _% C7 B* Y! a# O6 i│ 基于rnn的神经语言模型.mp4
9 h' j* L- W8 t5 J1 \│ 基于统计的语言模型构建.mp4; b1 W1 g7 X) k* L+ i0 L
│ 章小结.mp4
2 l* t4 z; ]. J' C; l7 {│ 章概述.mp4 # m' a4 V) G! S F" S
│ X2 }! l) w8 ~9 G$ B
├─03-文本表示3 R, q% r5 ^2 v3 g8 T) ~
│ │ 考核作业.rar 3 o4 \% W5 x/ j' o4 f7 p
│ │ ! N) V9 s1 ~6 N$ M* v& k2 f2 V" ^ N
│ ├─第一章-文本词与句的表示
$ I; ^1 c l: U4 a. b│ │ 01章概述.mp4
' H, ^/ F$ k0 r1 Q% r* S$ V3 S│ │ 02-文本表示概述.mp4 3 Y1 m" F7 f( \ a+ z, O8 X0 N8 X
│ │ 03-文本离散表示：词袋模型与tf-idf.mp4
2 f* ~1 V$ i5 u2 ]│ │ 04-文本分布式表示：word2vec.mp4
0 V" X) o5 D$ v" r) Y: u# D4 T│ │ 05-【实战】python中文文本向量化表示.mp4
9 t2 A) ]+ A- d4 {7 M7 O9 V% C│ │ 06-【实战】基于gensim的中文文本词向量训练与相似度匹配.mp4
: |; i. I4 C# Q1 V│ │ 07章小结.mp4 8 s2 C3 P3 P# n/ [
│ │
; Y" i% q* f# M/ y- B│ └─第二章-文本表示进阶
+ Y- z1 U2 f- q$ U- _- f│ 01章概述.mp48 {# \8 C# D `
│ 02-预训练在图像领域的应用.mp47 O8 l, Y7 i' n& U, F
│ 03-elmo基于上下文的word embedding.mp47 Q% r! q$ ~+ W* ] D
│ 04-gpt transformer建模句子信息.mp4
8 W; ?6 k0 t% O( M; l% v│ 05-bert 预训练双向transformer.mp4 . ~. ]8 d' s2 @
│ 06-基于bert进行fine-tuning.mp4 $ w+ z, s3 b( Y( s) v
│ 07章小结.mp4
' \+ y5 K1 s& i& [$ x+ J8 q│
5 l4 C" T- X, N0 Z7 d├─04-文本分类
1 w4 z" e- Z. Q8 B│ ├─第一章-文本分类机器学习模型与实战
+ V/ f3 K, @2 K O. t- S' h5 n* E! w: T. C│ │ 01章概述.mp4
8 }6 e" T8 ?: T0 J│ │ 02-朴素贝叶斯模型与中文文本分类.mp4 5 ^2 K2 E3 E* v& u2 c
│ │ 03-逻辑回归 _svm与文本分类.mp4
. |5 g: i+ ~& e" Y, l! z│ │ 04-facebook fasttext原理与操作.mp4; O/ S( p8 o" q9 p
│ │ 05-【实战】python中文新闻分类.mp4
( B! _9 \2 u: K, U: h│ │ 06-【实战】基于fasttext的文本情感分析.mp4
" L. x. R2 T' Q& @│ │ 07章小结.mp4
! E; V8 S9 P4 Z│ │
7 ~4 A" [7 q4 k) ^- ?( V5 \│ ├─第二章-文本分类深度学习模型与实战( @- j& ?6 ]" D$ ]3 d5 W2 |
│ │ 01章概述.mp4: h9 g0 k$ ?, ?5 W/ P- m2 z: x
│ │ 02-词嵌入与fine-tuning.mp4
6 ~# @, ?9 ~1 T1 ?4 r; p& [. K- F│ │ 03-基于卷积神经网络的文本分类.mp4
8 K$ U( @8 y* {& r) p│ │ 04-基于lstm的文本分类.mp4
; O1 i( j/ \6 m1 @% Z9 B) B│ │ 05-transformerself-attention介绍.mp4
. \( a. v! F8 s k ~& ?0 T# P│ │ 06-使用tensorflow构建卷积神经网络完成新闻分类.mp4
4 Z5 U7 m' u `( B5 b% y│ │ 07-使用tensorflow构建lstm完成影评褒贬分析模型.mp4* Y+ \: ~( U/ q( G' h
│ │ 08章小结.mp49 j) ]2 H2 `7 w$ N+ P) X
│ │ - n' `2 H/ z9 ?2 f0 F1 D& ~
│ └─考核作业
* h4 I( }( y+ h- e2 m+ G7 [- E│ ├─文本分类：情感分析与内容分类_主观题 3 n3 B* k2 H. A' d
│ │ 1.PNG
' E" ~' y& G7 ^* H7 h0 u│ │ 2.PNG
; v, o. p: N' v7 j│ │
) F& E8 [7 ], ^; D. |. g9 {5 G│ └─文本分类：情感分析与内容分类_客观题0 i0 _( d5 q: u* y) m
│ 1.PNG
) [$ K: W3 L! i4 h│ 2.PNG
4 s8 Z; ~- y, w& D$ ]4 H+ W│ 3.PNG; n# i* [- r8 @ v0 W
│ 答案.txt9 P, U/ Q' P2 _# r, b3 d0 e
│
y+ a. p. ` j├─05-文本主题抽取与表示* o1 n' c c, n4 X0 T/ @2 x/ Q
│ ├─第一章-文本主题抽取与表示
4 T& ~: ^8 b" L- ]0 _! H; z+ h│ │ 01章小结.mp4
$ |7 h; {+ a& l/ D8 w- n x; {│ │ 02-基于tf-idf与text-rank的主题词抽取.mp4( x' H6 F, O* I& J
│ │ 03-监督学习与文本打标签.mp4
1 i/ b5 Z, s6 n g! c) d│ │ 04-无监督学习与lda主题模型.mp4
) I, f: Z2 @9 e$ L9 E3 |. c4 }│ │ 05基于python的中文关键词抽取与可视化.mp48 U8 |! R& P- } e
│ │ 06-基于lda的新闻主题分析与可视化呈现.mp44 L7 r1 z) @4 C4 k) }
│ │ 07章小结.mp4
+ Y, A! \: |% }9 r, t│ │ + O. P) T5 C8 p: Z8 y
│ └─考核作业
( O/ p) N% Y1 P2 l, [. R│ │ 主题模型：文本主题抽取与表示_主观题.PNG* L- f( |" c! m% e
│ │ . G3 A. W$ E8 J' b, i: u0 x6 m/ j
│ └─主题模型：文本主题抽取与表示_客观题1 t1 f L9 T- Z" b) Y
│ 1.PNG
* k! B7 U* y: v5 W; Z│ 2.PNG
7 O' b* J( B& l5 s4 z4 O' Z y│ 答案.txt6 w- S' r1 F0 j8 E& S/ s, V
│
' @) g! a8 s4 Q% @* A( G- H3 Z├─06-序列到序列模型3 5 @0 e+ ^ f1 |* Z7 w/ e
│ ├─第一章-序列到序列模型与应用
: r4 Z+ {+ |4 N) h! a9 L! g│ │ 01章概述.mp4
0 ?3 Z J# L# }8 \│ │ 02-从rnn到seq2seq模型.mp4;
! ]% h/ A2 ?8 S1 m% o6 ~! i$ u│ │ 03-编码解码模型.mp4
( A5 k, c/ c. n0 \$ f- j, C│ │ 04-seq2seq模型详解.mp4
/ G* p0 F) v! f2 W6 M" G0 U│ │ 05-注意（attention）机制.mp4
# g0 o: n; @9 g│ │ 06-tensorflow seq2seq模型使用方法详解.mp4 y; k6 u: g0 H4 `
│ │ 07-基于seq2seq的文本摘要生成实现.mp4
: v4 b- I, {6 ^/ U! r│ │ 08章总结.mp4 . @5 ]; Q( ?: T% `+ x+ w. u
/ k0 m9 g1 b i: j) L9 L4 q
│ └─考核作业7 a+ x3 q. M5 Y' R& G4 y9 i; w+ O# J& x. K
│ │ seq2seq模型：文本序列映射学习_主观题.PNG
7 E# q5 l, i+ k. W2 _# b1 C│ │
0 x& p3 {$ E. Z" F1 ^0 k8 t. D$ [│ └─seq2seq模型：文本序列映射学习_客观题 : O8 u* k2 \' v3 e
│ 1.PNG
. l; O& B" i, n: W' g' d. D! z│ 2.PNG
$ @ e1 y' r8 a/ V│ 答案.txt. 5 a1 T5 d! j7 ~- m' H' m/ i- A
│ : v$ |! w4 r$ J& {; z, u$ d
├─07-文本生成+ w2 G6 f. o5 ?" p/ Y e
│ ├─第一章-文本生成与自动创作'
- q; I% D( R; g& X0 m, ]│ │ 01章概述.mp4
' ?" F2 B6 A6 z) g* O│ │ 02-基于rnn lstm的语言模型回顾.mp4
9 P+ {. y5 p6 B│ │ 03-基于语言模型的文本生成原理.mp4 1 [8 V c! `- t, c7 @2 Q$ f, O
│ │ 04-【实战】基于lstm的唐诗生成器.mp4
' o/ p! {/ B I+ ]8 h& b│ │ 05-基于seq2seq的文本序列生成原理.mp4* T8 r' `( y- v0 y
│ │ 06-【实战】基于seq2seq的对联生成器.mp4
0 W$ {1 s! k& q│ │ 07章小结.mp4 ' Q0 l5 c. q4 z# {4 d m
│ │ ) q4 K5 \$ F H! Z! n9 }
│ └─考核作业 1 F. U0 R) S' n. F
│ │ 文本生成：写诗作词对对联_主观题.PNG
) P# k0 J$ j j3 A' i│ │
. e: }$ A. ]* T7 ]5 ], I│ └─文本生成：写诗作词对对联_客观题 ' t* l4 k) q6 f6 `
│ 1.PNG,
/ s& K1 K, ~" V! K! D7 `│ 2.PNG"
; _# {3 Y! V# B4 h" J6 G│ 答案.txt
; s6 {- g9 x5 S8 {8 `│ & c" T* H/ L2 f+ w7 [: _% Z2 ?
├─08-机器翻译
" m6 G, `. v+ k, \4 s" E0 `# Q# k* j│ └─第一章-机器翻译：双语翻译# 4 R$ Q" a3 l3 h
│ ├─01-统计机器翻译
$ o6 N8 I- C9 N U1 m/ Q- s│ │ 01章概述.mp4
( T4 X( h' s8 ~' k: O4 N│ │ 02-词，句子和语料与基本概率论知识.mp4
* {) Y8 S4 Y1 q$ z$ e' |│ │ 03-翻译模型与语言模型.mp4
! b6 D/ g# l/ K9 u: _3 z3 R# ]$ S! R4 ?│ │ 04-解码与beam-search.mp4* ^6 f: I4 v" I/ n# g' Y
│ │ 05-翻译系统评估.mp4 , v# F% h; |- G$ W8 U9 u
│ │ 06-【实战】moses统计翻译系统实战.mp4 % M; x* e% q& p% G/ B, c. K! P
│ │ 07章小结.mp4
^3 S5 T3 T I│ │ ! `! X; j( S3 V+ q* e; c1 m
│ ├─02-基于seq2seq的机器翻译模型5 9 D1 ^) v/ m: ^ p
│ │ 01章概述.mp4: d& V$ w5 n, l6 \
│ │ 02-基础seq2seq编解码模型机器翻译应用.mp4
/ Y* H0 A! g* f$ J/ A$ W│ │ 03-基于注意力机制的seq2seq机器翻译优化.mp4
4 n$ ~4 c2 }' N7 y│ │ 04-【实战】基于keras完成的基础seq2seq机器翻译模型.mp4 5 `* [. X) T! U0 t3 C( f- ?
│ │ 05-【实战】基于tensorflow的google版seq2seq机器翻译模型.mp4
5 x" R3 o3 L+ w7 _│ │ 06章小结.mp4 7 D3 |. Q# K, C) y* W8 b
│ │
5 P2 d+ O0 o9 t* R& N8 ^3 _│ ├─03-fackbook基于CNN的机器翻译模型
2 z9 J; D% ?; j6 e│ │ 01章概述.mp40 b0 P8 w4 o* `2 X! I5 \* {: d
│ │ 02-基于cnn的翻译系统模型结构.mp4 _; u& z2 F$ ?: e
│ │ 03-使用cnn完成神经翻译系统的tricks.mp4" N7 C! x+ t" e8 `
│ │ 04-facebook cnn机器翻译系统代码解析.mp4
" e2 k- U5 W( o0 z│ │ 05章小结.mp4 # c2 q9 D$ P# u( D% N
│ └─04-来自Google的Transformer模型2 E2 R5 X8 k8 R6 [
│ 01章概述.mp4 + q: [5 q0 F) V$ n$ W; Y& e. `" r
│ 02-来自google的transformer模型.mp49 @8 R# e9 B% i, h' W7 ?: y
│ 03-transformer模型的训练细节.mp40 k- L3 @) U) }5 ]
│ 04-【实战】transformer源码解析.mp4
- p, ?6 f" R# A% R$ y# t! S│ 05章小结.mp4
4 m* [7 ?1 e8 R6 Q# b& {/ N│
( z: E+ {" ^. K" K9 Y' k/ R! A( j0 Q( X├─09-聊天机器人7 u x' A; C4 ?' a7 u9 `
│ └─第一章-聊天机器人：机器客服与语音助手, |: C9 B* V2 K5 U5 y
│ ├─01-基于内容匹配的聊天机器人
9 p- u1 Z; f, u9 ?( i│ │ 01章概述.mp4
( q$ m1 v. U: u+ L+ C4 {. b5 P. P/ \│ │ 02-聊天机器人基本知识综述.mp4 ! }0 H4 I4 p4 u0 ]0 ^
│ │ 03-基于内容匹配的聊天机器人.mp4
0 H) D# @- |& v# a; ?│ │ 04-基于深度学习匹配的聊天机器人tensorflow实现.mp4
* ^* n9 s4 Q& H7 |9 }│ │ 05-基于深度学习匹配的聊天机器人pytorch实现.mp4
/ `9 w M. @. |: }) t│ │ 06章小结.mp4
2 z# x1 D; S0 e5 b│ │ $ y* {% ~9 |7 z% N% C6 l
│ └─02-基于seq2seq的聊天机器人5 n! i, i0 o* W/ j
│ 01章概述.mp4
; T/ m" w8 n1 I; C5 p1 M; W│ 02-聊天机器人场景与seq2seq模型回顾.mp45 S, _+ N% ^7 B6 ]/ k3 i
│ 03-数据准备与处理.mp4
+ m* G; @' }6 k! k, ?│ 04-基于tensorflow seq2seq的chatbot完整实现.mp4
, c, ^" _7 Z1 h( _│ 05-拓展：基于transformer的chatbot实现.mp4 % u& M" z" c/ u
│ 06章小结.mp4
+ x" T( F c8 ?5 E. ~ J" K3 z│ 9 d: p. [0 s4 s. e5 A, r! P- m2 E5 [
├─10-视觉文本任务：看图说话( S/ N: G8 ^0 _/ \$ H$ K8 X) l
│ ├─01-看图说话问题与实现# U) h; U* d- s j5 U
│ │ 1.1 本章概述.mp4' t0 s* H( i- F- N2 K
/ j0 z1 l! \. X+ r0 B│ │ 1.2 “看图说话”问题介绍.mp4
3 Y8 d" z3 \% T0 ]5 l│ │ 1.3 简易cnn+rnn编码解码模型完成图片短文本描述原理.mp4
. u* `. E& R, z: Y│ │ 1.4 注意力模型与“看图说话”优化.mp4& H4 n! c" m3 i* v* T4 }# e
│ │ 1.5 【实战】基于cnn+rnn的编解码“看图说话”与beam-search优化.mp4" ?: d2 [0 _9 A( d/ ]
│ │ 1.6 【实战】基于attention model的“看图说话”实现.mp4+ ~& s3 M8 T. q" P* u1 W6 T' ~
│ │ 1.7 本章小结.mp4) i1 w9 T5 P% v9 d, }$ u* ^1 w
│ │ 6 C9 o4 u# l" W( }6 a
│ └─02-视觉问答机器人(VQA)原理与实现 1 _4 R3 u: b& ]2 g
│ 2.1 本章概述.mp4 , t; g4 {$ J# a( ?5 o9 `
│ 2.2 视觉问答机器人问题介绍.mp4 ; C9 ]. M! K2 P
│ 2.3 基于图像信息和文本信息抽取匹配的vqa实现方案.mp4 " E1 `2 [1 Z9 ^- S5 w8 |
│ 2.4 基于注意力(attention)的深度学习vqa实现方案.mp4
) L5 B8 `+ I$ w4 p│ 2.5【实战】使用keras完成cnn+rnn基础vqa模型.mp4' @- ?) h# L! P7 }
│ 2.6【实战】基于attention的深度学习vqa模型实现.mp * A* ^! c, t2 s1 }% l2 S" ~
│ 2.7 本章小结.mp4
; x, @# p' i+ f4 z│
- r6 `3 x2 V" ~( M9 E( `. K. `8 A- k└─11-文本相似度计算与文本匹配问题" / r4 j: o6 e( D: F/ |
├─01-文本相似度计算与文本匹配问题'
+ p& J$ c# |6 ^* [ │ 1.1 本章概述.mp4
. ^8 }% c u9 x0 G; i# I │ 1.2 文本相似度问题与应用.mp4
: W1 s, A+ ] B3 I$ {4 S* E │ 1.3 传统文本相似度计算方式：编辑距离、simhash、word2vec.mp
" u0 _9 ^1 a. r0 W) F! l+ t4 J │ 1.4 【实战】编辑距离计算python实现.mp4+ `( W9 @+ J$ M
│ 1.5 【实战】基于simhash的相似文本判断.mp45 P' C& N; H. m* K" J
│ 1.6 【实战】词向量word averaging.mp43 C8 q3 t. y9 f1 w& d
│ 1.7 本章小结.mp4 ) P6 g+ a1 t- g8 o9 U. a
│ 第1章文本相似度问题与应用场景.pdf 5 E+ A' g4 D8 ^9 U
│ 7 K" Z9 w1 h/ k+ r; G" M
└─02-基于深度学习的文本语义匹配# Z; ^* x/ W |& o# w, n& n
第2章基于深度学习的文本语义匹配.pdf8 X8 R9 f8 a" [. ~
2.1 本章概述.mp4
E& c( @: U) s1 h: s: G h 2.2 基于深度学习的句子相似度模型.mp4* s5 o- d1 [0 M: d
2.3 dssm（deep structured semantic models）模型详解.mp4
) A {7 O; A+ [( q( Z 2.4 drmm（deep relevance matching model）模型详解.mp4
9 M: k( j- s+ H) k; B 2.5【实战】基于lstm的监督学习语义表达抽取.mp4 ! |/ v0 \ O7 {: \* `
2.6【实战】基于dssm的问题语义相似度匹配案例.mp4
/ b: b5 w6 A* L 2.7【实战】基于drmm的问答匹配案例.mp4
8 ^, D6 o* H2 j 2.8 本章小结.mp4% G/ }; b) m F x3 U' K+ S% v
* g% v& V: Y* N8 C
7 ~+ O3 z! a/ a7 M5 n' M
% B. d, f5 k; }: l: b, Y% C! }, I7 d/ R# b7 X9 D, { y9 {( ?
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见. }) _% P" M2 V0 T9 p3 d
" W" p+ B: @- j1 l
0 T* m) {7 E) C' Q1 k0 F- ~; }5 ^9 Y @9 D5 |- f: M
本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|
[复制链接]
发表于 2022-9-21 22:45:01
好好学习。。。666
