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├─01-自然语言处理基础知识与操作
) S# S! H/ ]9 i7 ?. s" [. e│ ├─第一章自然语言处理基础
8 q# Q |" U% L) F5 y7 p* |" ^5 N4 [│ │ 一章小结.mp4/ q, K9 C5 V) B+ c
│ │ 一章概述.mp4: r7 L- e, U7 ~ _" F# J- V
│ │ 字符串基本处理与正则表达式文本匹配与替换.mp40 o3 g: J0 k8 P8 w' G" B/ {
│ │ 字符串处理.mp4
J; e) f! M/ B& j$ }│ │ 文本数据、字、词、term.mp4) H! ], ]! I( c, }/ k9 \
│ │ 模式匹配与正则表达式.mp4
; E/ u1 L4 O0 \│ │ ) I2 V9 D0 \9 O
│ ├─第二章英文文本处理与解析
5 Z* P6 s4 I1 `; ?/ X1 r$ R9 R│ │ 【实战】nltk工具库英文文本处理案例.mp4
, e" N0 H5 ^7 z│ │ 【实战】spacy工具库英文文本处理案例.mp4- M0 S9 r5 i0 }/ x7 a2 P9 I
│ │ 【实战】基于python的英文文本相似度比对.mp4
w" x* G, K3 P! V3 T# M+ E│ │ 【实战】简易文本情感分析器构建.mp4
2 q( `( q: h' K2 x+ c│ │ 章小结.mp4
: ]3 k- D% {5 h3 x$ ^( G. l0 c8 @│ │ 章概述.mp4
\ [; b8 ~1 U7 k* T│ │ 英文文本解析任务介绍：分词、去停用词、提取词干等.mp4: Z3 A& W, L1 m
│ │
$ H! {: [7 t5 y& |% J2 \% Q│ └─第三章中文文本处理与解析
) C6 u( v* `) D, ~5 ~│ jieba工具库介绍.mp4
5 @' J* M( l3 o7 T" g│ 【实战】python中文文本清洗、处理与可视化.mp4 + G' v: B% Q$ f! }* I
│ 【实战】python新闻网站关键词抽取.mp4 % S6 H4 q0 P u# l4 i: I
│ 中文文本处理任务介绍：分词、去停用词、ngram.mp4
, m" N8 F' U: g2 ~│ 中文文本解析任务介绍：词性分析、依赖分析等.mp4
7 f# C5 k8 U+ x" z/ }│ 章小结.mp4
9 F3 z4 F1 c+ j- `2 e│ 章概述.mp4
k: v4 x# \. \5 E1 n# f│ # K4 x+ T" T" a# ^8 r v" c
├─02-语言模型与应用
2 B6 m- h' {9 ~4 v. r8 @" M$ D7 @│ │ 考核作业.rar
# R5 k0 h% W& g: M0 O│ │ 课件与代码.rar
& t Z0 U S# E: n4 b9 b/ c│ │ 0 |! \/ H" x/ H! z: `8 ]! L
│ ├─第一章语言模型与应用 & I' n) ?+ c6 n0 c) r
│ │ ngram应用：词性标注、中文分词、机器翻译与语音识别.mp4
+ h+ d, F/ o2 E' O│ │ ngram语言模型.mp4
8 A# I( V) K/ f# b, _│ │ 假设性独立与联合概率链规则.mp4* h2 a; j! Y7 i' C9 o% y
│ │ 章小结.mp4
. M8 \/ A0 h3 P2 B: L0 c) r q0 }│ │ 章概述.mp4+ h- C9 q" q) O
│ │ * a4 ]1 Z$ J1 p( H
│ └─第二章统计语言模型与神经语言模型构建 1 U+ Z" Y2 g' s
│ 【实战】kenlm工具库使用及语言模型生成.mp4 ) i% @/ y$ V. A
│ 【实战】基于kenlm的简易拼写纠错.mp4
1 M. x* i7 n8 Z( j" n│ 【实战】基于pytorch的语言模型训练.mp4
# y/ ]5 ?4 j3 S' d3 h│ 基于rnn的神经语言模型.mp4
/ x9 W; _, L9 \/ c) l4 |( C│ 基于统计的语言模型构建.mp43 E7 c, m: q8 }% e
│ 章小结.mp4
4 |4 k' Z3 T. ~8 X│ 章概述.mp4 5 W, Y; R: |; F' t" A: } D
│
2 r& y3 k3 o3 J├─03-文本表示
4 m' d2 |) ?4 f! R4 m% ]1 N│ │ 考核作业.rar # T# B7 H9 R5 z7 j
│ │ ; O" B/ e. p% F6 v
│ ├─第一章-文本词与句的表示
% K' X O" `! q" n│ │ 01章概述.mp42 R. ~ [0 V b6 { p5 ~; A
│ │ 02-文本表示概述.mp4 3 p+ x( l8 s# E) @
│ │ 03-文本离散表示：词袋模型与tf-idf.mp4
- g- X% d+ K3 J/ l' R) x1 }& a│ │ 04-文本分布式表示：word2vec.mp4
A( _" u; v7 |* O% c/ o│ │ 05-【实战】python中文文本向量化表示.mp4
6 T& w3 n: K5 e/ w│ │ 06-【实战】基于gensim的中文文本词向量训练与相似度匹配.mp4 ! ^. M8 X" Y6 N' V5 I
│ │ 07章小结.mp4 ( U; e" Z' U: a @) S& y
│ │
6 `+ S" X* T p1 T2 i│ └─第二章-文本表示进阶2 n# C+ J. Z- R" k) e
│ 01章概述.mp4
* a1 u$ d/ ~4 k* y+ L2 p/ o9 t# ]│ 02-预训练在图像领域的应用.mp4
7 m0 E' ?' [3 K: U; M│ 03-elmo基于上下文的word embedding.mp4$ e7 h8 z( l0 Z: A
│ 04-gpt transformer建模句子信息.mp44 H P! `& y5 E% Q5 o; h
│ 05-bert 预训练双向transformer.mp4 6 O1 x/ F3 [2 w, u
│ 06-基于bert进行fine-tuning.mp4 - C1 t0 Q5 `. ?7 i9 V
│ 07章小结.mp4 ' p0 A$ F4 c8 o7 `* |( C6 y- i7 p
│
% o# O. E* [5 g9 Q5 ~├─04-文本分类( t. h, k7 j( N2 n, e
│ ├─第一章-文本分类机器学习模型与实战 ! e. _4 W' V. f5 H
│ │ 01章概述.mp4
/ w) Z# T$ |7 T│ │ 02-朴素贝叶斯模型与中文文本分类.mp4 " D8 _* H T* @5 Z' ?
│ │ 03-逻辑回归 _svm与文本分类.mp4 & |! ~+ P8 P" S. x' X
│ │ 04-facebook fasttext原理与操作.mp4" B2 B6 b! R. m b
│ │ 05-【实战】python中文新闻分类.mp4
! J% g% z w+ o( R: |/ d│ │ 06-【实战】基于fasttext的文本情感分析.mp4
0 T- ` z# ]* J+ Y8 v& O# B│ │ 07章小结.mp4
; B. ~: M& x, G1 c& u" f│ │
$ R/ Y- M$ I3 ^2 j│ ├─第二章-文本分类深度学习模型与实战
7 P4 B; @. }0 o9 r; T│ │ 01章概述.mp4* ^0 X( X j) R7 k/ h
│ │ 02-词嵌入与fine-tuning.mp4
- Q8 v/ |. S+ _, Q/ t* L│ │ 03-基于卷积神经网络的文本分类.mp4
9 y2 g2 c0 n$ q4 C9 l# I│ │ 04-基于lstm的文本分类.mp4 N8 m/ W: c) k X: p C/ W* l
│ │ 05-transformerself-attention介绍.mp4 + u/ \ P* q& K% U/ X' |, `
│ │ 06-使用tensorflow构建卷积神经网络完成新闻分类.mp4 8 q2 E( a& h4 X7 c
│ │ 07-使用tensorflow构建lstm完成影评褒贬分析模型.mp4
( P6 e& O5 g- z; L( S│ │ 08章小结.mp4+ E' p' H) n0 K2 f7 X$ S7 r* }
│ │
: v. d! v/ y7 g6 [3 o' p) Z│ └─考核作业
- N1 S6 _5 M# S/ U! E│ ├─文本分类：情感分析与内容分类_主观题
7 T; n/ i) L' `: x/ s/ A│ │ 1.PNG- }! C8 a- y: g. r" x, p# J9 x) T
│ │ 2.PNG
( N+ J) L- L. @' H/ z3 U$ w│ │
5 @' P4 Z# \ U% O$ [│ └─文本分类：情感分析与内容分类_客观题
2 {& v0 ~9 z/ o: b4 Z7 H I# g Y│ 1.PNG
' L) h! q1 X) x$ d0 X0 ]% M│ 2.PNG / z! b M5 S& `- j, |' u- y- Z' f
│ 3.PNG+ ?: ?4 u6 @$ O7 w# U& P4 w
│ 答案.txt! ?$ `% u; }! A h% e8 J- R; x
│
6 z% W/ p6 q% s! H. j├─05-文本主题抽取与表示
$ g- m+ J" ]1 m! N│ ├─第一章-文本主题抽取与表示5 ~- j! ]: o/ R, @6 {% ^
│ │ 01章小结.mp4 ' w0 e/ x% ^ U/ h u1 Y* {
│ │ 02-基于tf-idf与text-rank的主题词抽取.mp4* N$ J* [1 u5 ?: e, S3 t
│ │ 03-监督学习与文本打标签.mp4 8 B9 f; C5 F% M7 c* m
│ │ 04-无监督学习与lda主题模型.mp4 ' G2 A- B+ ^; w: `# W
│ │ 05基于python的中文关键词抽取与可视化.mp4
) O( Y$ m% h: | E│ │ 06-基于lda的新闻主题分析与可视化呈现.mp4( Y. t& G- B5 y
│ │ 07章小结.mp49 v7 L6 H) F& k, J1 y! S; Y
│ │ 9 s; W$ k' F7 j0 j: T3 O
│ └─考核作业 , X! M! Y! c0 C, z1 i
│ │ 主题模型：文本主题抽取与表示_主观题.PNG
' g0 t4 `) }- J# u: @5 N│ │
" r W7 E! E4 K9 J│ └─主题模型：文本主题抽取与表示_客观题
! d# f8 ^ @) R7 e/ c│ 1.PNG
; Y8 W, }- G+ Q: o4 h│ 2.PNG
! }: h5 q' d0 ?* V│ 答案.txt* }3 ?+ a/ J; p/ Y( N. f8 e
│ ) \# G3 g/ ]/ x# }1 j4 y- j1 t5 }
├─06-序列到序列模型3
# |1 s4 z4 a! M0 Z│ ├─第一章-序列到序列模型与应用 , A/ v1 E2 A& ]3 e
│ │ 01章概述.mp4 ; h4 E9 ?/ N) M" l) g9 j- k
│ │ 02-从rnn到seq2seq模型.mp4;
6 ^% d6 j3 T. g5 f$ v│ │ 03-编码解码模型.mp4
% A1 z1 E* D L/ j% Z$ l3 C5 Q" ~│ │ 04-seq2seq模型详解.mp4
: I! [# W6 p1 M+ Z+ m; s) B. o4 i│ │ 05-注意（attention）机制.mp4
! j" I% T# s) \: {( t7 J│ │ 06-tensorflow seq2seq模型使用方法详解.mp40 I2 E4 z6 i$ M& K' n& ], ?& a0 G' ^
│ │ 07-基于seq2seq的文本摘要生成实现.mp4 9 R: x1 [+ s2 N& t; n
│ │ 08章总结.mp4 5 \) h* W M: T$ V
$ t6 N: l* \" d' v$ u5 N7 ?8 S
│ └─考核作业7 a+ x3 q. M5 Y' R& G6 S. _- g; R* ]* l' a- W9 w
│ │ seq2seq模型：文本序列映射学习_主观题.PNG 8 T4 a9 b! ~; W) K; Q, P
│ │
, x5 Q& {" J4 p5 {: a9 \4 k│ └─seq2seq模型：文本序列映射学习_客观题
* A( \/ F7 P( {0 n7 C1 U( I│ 1.PNG
' x+ b# R& F2 Q& @! Z# v3 i│ 2.PNG
& V2 W# o5 G' T; ~; [│ 答案.txt.
' p( r' f2 P' V H$ `6 J" v$ x9 X" l│
& p7 ~9 |! S8 ~6 y4 Y" m/ L├─07-文本生成
7 S% i D$ }! k7 P% e" }8 K! l│ ├─第一章-文本生成与自动创作'
: C4 M8 K+ M. e' t& j│ │ 01章概述.mp4
$ w. J2 Y/ t5 Y5 T1 y$ H│ │ 02-基于rnn lstm的语言模型回顾.mp44 Q0 }) ]) s; I( q3 ?
│ │ 03-基于语言模型的文本生成原理.mp4
6 K, D3 a! W6 s b) ^│ │ 04-【实战】基于lstm的唐诗生成器.mp4
: T# ~ a) v2 f$ t ]9 A( H, `, ?) A│ │ 05-基于seq2seq的文本序列生成原理.mp40 Q8 e' m: L% |5 A
│ │ 06-【实战】基于seq2seq的对联生成器.mp4 7 U2 M9 {2 f; F" Z9 z. }
│ │ 07章小结.mp4 V" i( G* v7 k: P
│ │
* \5 o8 ~" h _/ C: e. i│ └─考核作业
9 D4 E, L6 I7 t5 C│ │ 文本生成：写诗作词对对联_主观题.PNG0 V" b0 x# a9 Q) U O
│ │
% e/ k- @$ `7 M y& W' L; ~* E% k│ └─文本生成：写诗作词对对联_客观题
2 A/ h" g+ S9 W9 v" T│ 1.PNG,
5 G) @/ e3 R0 A' q; L/ } k9 n│ 2.PNG" " v' Y; `( O+ S+ }
│ 答案.txt
# ]5 u% R! W* i" z" W# q! T1 ]│
4 M+ ]) R0 q5 i. {* W" H# r- R3 u├─08-机器翻译 0 M; |; G' C9 `- F( F5 E4 ^
│ └─第一章-机器翻译：双语翻译#
! B3 y# a8 K9 w3 K. {% A+ x│ ├─01-统计机器翻译. T- \* j( L. v4 V8 E' T
│ │ 01章概述.mp4
: q: @% [) B4 I+ H1 M8 X, q│ │ 02-词，句子和语料与基本概率论知识.mp4
) p; s% l& }, n8 O% k0 ]│ │ 03-翻译模型与语言模型.mp4
& ^- c9 W+ f, Q( r│ │ 04-解码与beam-search.mp4/ k: C8 l+ w% [0 E
│ │ 05-翻译系统评估.mp4 * ~' u* }8 w0 ?9 t% d0 t/ D& Y
│ │ 06-【实战】moses统计翻译系统实战.mp4 # x: a! g% V; D( y
│ │ 07章小结.mp4% J: S; I, d$ g) {$ q7 M
│ │ , n" E! d& `; s% K1 T& M1 M2 E* u
│ ├─02-基于seq2seq的机器翻译模型5
) ^6 G* E& _" D; \& E│ │ 01章概述.mp4
' H9 n, F/ {3 Q' Q0 e% ^│ │ 02-基础seq2seq编解码模型机器翻译应用.mp4 , }9 O! e# u( f' G$ |8 ?
│ │ 03-基于注意力机制的seq2seq机器翻译优化.mp4
4 V# |" N3 p1 }: H9 z; C' y│ │ 04-【实战】基于keras完成的基础seq2seq机器翻译模型.mp4 5 v; A* B' f8 w1 ^* i& ^4 Z! U+ C
│ │ 05-【实战】基于tensorflow的google版seq2seq机器翻译模型.mp40 J% n+ [3 v( Y0 N0 Z+ C; b Y
│ │ 06章小结.mp4
" i9 Y" e" U3 Y" m7 m$ T% U│ │ D. L! G) ?; L- `9 L9 _- z1 Q
│ ├─03-fackbook基于CNN的机器翻译模型
' P+ y8 D: H7 X. k│ │ 01章概述.mp4# K" q$ ^* {% F* r# j( k1 y' @
│ │ 02-基于cnn的翻译系统模型结构.mp4 9 l" E& w$ \2 u: h8 B# h. U4 t
│ │ 03-使用cnn完成神经翻译系统的tricks.mp45 C0 o6 ~! U" Q% u5 g# Y
│ │ 04-facebook cnn机器翻译系统代码解析.mp4
. I0 \ m& _ M% A9 m: S, C5 e│ │ 05章小结.mp4
1 Z& h6 ?* g- s! }- k0 h8 x│ └─04-来自Google的Transformer模型
0 @) o6 j& @ E7 p5 ~; c/ ~/ o│ 01章概述.mp4 9 W7 _9 c! ]' n
│ 02-来自google的transformer模型.mp4+ Q' c9 a% i0 K+ `( b/ T
│ 03-transformer模型的训练细节.mp4
) e" ?7 N5 K3 J: H2 [( f' `5 a1 }) n│ 04-【实战】transformer源码解析.mp4 $ G, C5 N# z$ h* j6 u& W
│ 05章小结.mp4
$ ]6 M! L3 S# b! `: W5 M│
' D1 t1 U3 @7 o3 R7 l( A& G1 c' R├─09-聊天机器人" Y7 V, y3 |7 g; l) q' P* ~! u5 b
│ └─第一章-聊天机器人：机器客服与语音助手
- v# W1 P- l; L& D/ ~- G│ ├─01-基于内容匹配的聊天机器人 8 T; p. S) w% C3 z u- U$ g! G; B% L4 d6 M
│ │ 01章概述.mp4
4 i |/ d6 i# ^│ │ 02-聊天机器人基本知识综述.mp4
9 Y, Q y4 ~ B8 d: a! n│ │ 03-基于内容匹配的聊天机器人.mp4 " d+ A. N$ n% p9 G9 p$ t
│ │ 04-基于深度学习匹配的聊天机器人tensorflow实现.mp4
4 b4 {9 I, q8 g/ K: L( D( }│ │ 05-基于深度学习匹配的聊天机器人pytorch实现.mp4
1 r& ^1 n# e% ]' I) A│ │ 06章小结.mp4. t# |/ ?5 ^/ H; `, Q
│ │
0 I0 F& Q5 B( B9 C6 ^+ g6 j│ └─02-基于seq2seq的聊天机器人
) |1 `( s. W$ y│ 01章概述.mp49 ^9 N' u F M
│ 02-聊天机器人场景与seq2seq模型回顾.mp4
4 e7 I0 i6 v- l) g$ e6 ~: H+ {│ 03-数据准备与处理.mp4 n% K M' ^* i M& U& M
│ 04-基于tensorflow seq2seq的chatbot完整实现.mp4
. y0 _1 s6 Z3 c' ^5 J7 w/ K│ 05-拓展：基于transformer的chatbot实现.mp4 ' n Y# ]9 ~& a' X: e
│ 06章小结.mp4 / C% K0 K" {5 P- \# O4 A
│ 7 [) D6 [8 N+ l9 h9 Q: b
├─10-视觉文本任务：看图说话1 k' U8 \5 F9 Q8 n; y
│ ├─01-看图说话问题与实现3 ^+ w% N) S& f/ X4 e' @
│ │ 1.1 本章概述.mp4' t0 s* H( i- F- N2 K
, S# q' B% q$ f5 s* W│ │ 1.2 “看图说话”问题介绍.mp4
! a% N, c3 A1 P' j1 ]│ │ 1.3 简易cnn+rnn编码解码模型完成图片短文本描述原理.mp4/ _4 L0 L/ u- N. t
│ │ 1.4 注意力模型与“看图说话”优化.mp4
0 j; a% N) [' s( u8 O- J" B, Z│ │ 1.5 【实战】基于cnn+rnn的编解码“看图说话”与beam-search优化.mp4
3 L+ y* x0 V. |: u4 k│ │ 1.6 【实战】基于attention model的“看图说话”实现.mp43 K& w0 \( \ D6 P3 ^* g: T" G' V
│ │ 1.7 本章小结.mp4
; y% X% m1 i5 `3 M0 E3 ^3 A│ │ 5 v; [; G, I# a1 b# F2 c; w
│ └─02-视觉问答机器人(VQA)原理与实现
- L4 h( Z) S. y( B' Y! c│ 2.1 本章概述.mp4
D& ?( `5 A5 s- B6 V5 U8 C│ 2.2 视觉问答机器人问题介绍.mp4
$ P% f# C" G( m9 k│ 2.3 基于图像信息和文本信息抽取匹配的vqa实现方案.mp4 4 p/ E; G# \* F
│ 2.4 基于注意力(attention)的深度学习vqa实现方案.mp4 8 e* J9 {4 p. s
│ 2.5【实战】使用keras完成cnn+rnn基础vqa模型.mp49 U# B l: [! ]& D
│ 2.6【实战】基于attention的深度学习vqa模型实现.mp 2 O1 b. p. a; J3 [7 V. U4 ?$ T; C
│ 2.7 本章小结.mp4
7 n2 {2 q4 Q" N( M: K│ 4 k& q) q2 ~: b" u1 X0 D4 r" P
└─11-文本相似度计算与文本匹配问题" 8 ^; Y, V1 k/ S4 P
├─01-文本相似度计算与文本匹配问题'
+ R7 y0 w) H! t; R2 x; B6 a3 Z" M │ 1.1 本章概述.mp4
/ `5 i o$ h! ^# O1 u │ 1.2 文本相似度问题与应用.mp4 ( t. T3 H2 K6 R) Y7 [
│ 1.3 传统文本相似度计算方式：编辑距离、simhash、word2vec.mp . |* V6 ~/ S( l
│ 1.4 【实战】编辑距离计算python实现.mp4
6 D D) Y( K% Z* P │ 1.5 【实战】基于simhash的相似文本判断.mp4 F2 ?$ h" G9 f" L. [. m* W
│ 1.6 【实战】词向量word averaging.mp4$ {3 }7 [. D" K; q+ U! r
│ 1.7 本章小结.mp4
' x7 Q- }: @$ u% |8 X │ 第1章文本相似度问题与应用场景.pdf ( Y u9 T9 N1 Q" F1 P# r; X
│
: K' s6 D3 [4 m └─02-基于深度学习的文本语义匹配
; k3 q3 N' d2 _" Q/ r 第2章基于深度学习的文本语义匹配.pdf7 E; G# a8 v/ d" f( A
2.1 本章概述.mp4
3 r3 H$ Q3 ?: j4 N& S# m6 P 2.2 基于深度学习的句子相似度模型.mp4, `5 P! Q9 @1 i' o. Y) ]
2.3 dssm（deep structured semantic models）模型详解.mp4
8 L9 l' F5 f9 z% a& U1 j @" F 2.4 drmm（deep relevance matching model）模型详解.mp4
8 n" f$ k5 N+ ]2 S' U 2.5【实战】基于lstm的监督学习语义表达抽取.mp4
$ b+ p1 K3 [/ T& P 2.6【实战】基于dssm的问题语义相似度匹配案例.mp4 1 a) `5 [8 t4 i; N
2.7【实战】基于drmm的问答匹配案例.mp4% R ], Q- H7 h7 V
2.8 本章小结.mp4
* b+ E4 r$ }8 ?3 Z$ Y. G& Q& _9 N9 k. J4 [& L1 W- H4 E V* Z% g
! V' ^+ x) p1 m7 }5 S* L
% A& C; _4 x9 _8 S0 I( g) Q& L
% e7 \ [ Q7 r6 z b0 a# a; m9 Y$ m资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见6 z, ]) O8 O& p9 @" |
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X: i! G* R. s. p
# b+ v8 y* _" C5 X
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发表于 2022-9-21 22:45:01
好好学习。。。666
