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XN-AI人工智能工程师-NLP必备技能-完结-无课件（15.43G）; o/ z7 p2 a0 w
% ?3 S2 Y% m/ P3 \* ]
1 f7 z z7 X$ D* F3 h7 S6 V课程内容! c: ^/ l$ K+ B8 U
├──01-自然语言处理基础知识与操作 " W; @/ g( }! ?% | i8 W7 a
| ├──第二章英文文本处理与解析
4 _3 x# A) A0 N, k| | ├──【实战】nltk工具库英文文本处理案例 .mp4 139.99M; _+ L- ]; p3 _" y
| | ├──【实战】spacy工具库英文文本处理案例 .mp4 413.95M
' W; L% J1 }* U) W; H7 D| | ├──【实战】基于python的英文文本相似度比对 .mp4 122.75M5 |! d: E. L+ n% \- |. ~
| | ├──【实战】简易文本情感分析器构建 .mp4 34.02M0 @3 f. `2 u% p* [, k) V
| | ├──英文文本解析任务介绍：分词、去停用词、提取词干等 .mp4 69.12M
# R3 Y/ n( y8 v8 f| | ├──章概述 .mp4 13.90M
* N7 {/ a; a+ M, H| | └──章小结 .mp4 24.52M) S0 T( |; H9 \+ |5 m' b7 S
| ├──第三章中文文本处理与解析 . K' o! g8 B% | l: ^8 n
| | ├──jieba工具库介绍 .mp4 498.41M
- T* L6 v- |7 R; ~| | ├──【实战】python新闻网站关键词抽取 .mp4 44.70M1 v% o" _' D3 E; |# _) `
| | ├──【实战】python中文文本清洗、处理与可视化 .mp4 168.51M' k2 `2 r. I* B% ~. k1 k- C+ e; r
| | ├──章概述 .mp4 7.38M
# J6 B7 ] {! b! a- ~: q8 s| | ├──章小结 .mp4 35.26M0 D, v9 @2 ?( X/ m- W _
| | ├──中文文本处理任务介绍：分词、去停用词、ngram .mp4 209.10M
9 @6 }0 i& p Y D. p| | └──中文文本解析任务介绍：词性分析、依赖分析等 .mp4 151.12M, t }0 T r4 d( Q
| └──第一章自然语言处理基础 6 m7 Z* ?1 ^3 F7 _- J9 B
| | ├──模式匹配与正则表达式 .mp4 431.25M. }; w9 {6 B5 W$ b1 L) e
| | ├──文本数据、字、词、term .mp4 182.51M6 ]" v3 b6 s- @) u; {" H
| | ├──一章概述 .mp4 6.26M+ ~" D, d3 y$ p0 Y* d
| | ├──一章小结 .mp4 58.75M
" `0 y1 |- _" _% Y1 R0 a# q) K| | ├──字符串处理 .mp4 370.12M5 l0 O( Y7 X- x7 [& B
| | └──字符串基本处理与正则表达式文本匹配与替换 .mp4 492.86M4 M0 i# x9 g3 `
├──02-语言模型与应用 8 t) Z1 r: G' ?, U9 B
| ├──第二章统计语言模型与神经语言模型构建 5 R4 w0 h- N" C
| | ├──【实战】kenlm工具库使用及语言模型生成 .mp4 189.76M
, B* a4 L `+ H+ a9 f$ f3 H| | ├──【实战】基于kenlm的简易拼写纠错 .mp4 174.21M
7 F* S' v5 j% T7 j| | ├──【实战】基于pytorch的语言模型训练 .mp4 247.99M
( a- M9 K0 y% f. }( W5 k| | ├──基于rnn的神经语言模型 .mp4 647.21M( ?# y' N8 T" a7 A0 \& C w1 d2 P
| | ├──基于统计的语言模型构建 .mp4 220.51M
7 C$ S% n! g2 |& \( T' o* s1 Q| | ├──章概述 .mp4 29.84M
: k0 ^) ^: W4 ^$ p/ m| | └──章小结 .mp4 102.33M
. m( D: U/ @5 c9 S| ├──第一章语言模型与应用 ! d# w6 T# i& Y8 K# x9 E9 L2 T! ?) {
| | ├──ngram应用：词性标注、中文分词、机器翻译与语音识别 .mp4 397.08M& N9 B1 t9 A/ _9 m+ `6 n c! s
| | ├──ngram语言模型 .mp4 240.13M
- x6 a% ^! n0 [| | ├──假设性独立与联合概率链规则 .mp4 67.24M
, t6 h0 Q, N. H z& X( u| | ├──章概述 .mp4 25.92M. w q; S. f5 e" n5 X$ t4 o( x
| | └──章小结 .mp4 35.46M
0 E( y0 K! j7 Q$ {+ f* b| ├──考核作业 .zip 221.70kb
( U2 e/ o; D6 k! g0 N' q# M2 n9 V4 ?| └──课件与代码 .zip 8.65M
$ U4 q6 n. k. T├──03-文本表示 - {4 L7 h8 `8 b
| ├──第二章-文本表示进阶
; k" E' M' D( {3 v2 W| | ├──01章概述 .mp4 50.13M5 _& M8 M+ m7 O; B& f$ A% V2 @
| | ├──02-预训练在图像领域的应用 .mp4 322.03M3 m% `% x. q7 ]
| | ├──03-elmo基于上下文的word embedding .mp4 319.96M. d) @! c* v d% R% Y' b
| | ├──04-gpt transformer建模句子信息 .mp4 566.71M
% u4 }3 ]/ J/ z2 ?' g4 _% |; t| | ├──05-bert 预训练双向transformer .mp4 708.94M M( K( |# p3 Y# L4 ]: }0 d# N
| | ├──06-基于bert进行fine-tuning .mp4 176.06M. B, c- o. M; p. d( r, |/ a) Y
| | └──07章小结 .mp4 52.20M
( A% H4 f/ B, t5 d| ├──第一章-文本词与句的表示 8 c. F$ s( U) [- o' e) P% ^
| | ├──01章概述 .mp4 36.86M% R8 [ Y/ X% k5 X6 N
| | ├──02-文本表示概述 .mp4 129.10M: w& J6 V4 J+ U$ A& _; k
| | ├──03-文本离散表示：词袋模型与tf-idf .mp4 305.20M
8 Y$ n; ~0 p8 Z* t/ n( T| | ├──04-文本分布式表示：word2vec .mp4 279.58M
! V1 K- D0 ~; A7 `; O* r1 y8 d) ^| | ├──05-【实战】python中文文本向量化表示 .mp4 121.62M. {3 R) J3 S# y3 F" x$ ^5 c
| | ├──06-【实战】基于gensim的中文文本词向量训练与相似度匹配 .mp4 286.17M
7 j' v! Q; F [& }3 J, U* @| | └──07章小结 .mp4 28.11M0 g/ o6 W1 ?2 i' l* B" I4 P& p
| └──考核作业 .zip 61.54kb. S4 e5 U% E: l) _" T. z4 ~' O9 L- a
├──04-文本分类 ; c: G9 E; o/ D: Y8 U# x
| ├──第二章-文本分类深度学习模型与实战
! c% b( @+ Q) [$ A6 `| | ├──01章概述 .mp4 5.44M
, m0 T, `. D2 l! ?$ O% o! h8 S- X| | ├──02-词嵌入与fine-tuning .mp4 12.72M- z+ O }- _ T; w( y
| | ├──03-基于卷积神经网络的文本分类 .mp4 264.69M
) m2 B+ ^: Q1 N# }- s7 C9 r: R| | ├──04-基于lstm的文本分类 .mp4 123.65M; N# x( E7 P6 X- P! L8 O
| | ├──05-transformerself-attention介绍 .mp4 62.14M) U% @' Q' e. _) M& C+ }
| | ├──06-使用tensorflow构建卷积神经网络完成新闻分类 .mp4 105.84M
+ \( x& ^) W8 d8 J# `. q| | ├──07-使用tensorflow构建lstm完成影评褒贬分析模型 .mp4 10.41M
l+ M* m! ?4 |, F8 e| | └──08章小结 .mp4 7.39M* M2 d9 D$ |0 u
| ├──第一章-文本分类机器学习模型与实战
: a6 H# I l' I! s, L B# l! y& E# ]3 v| | ├──01章概述 .mp4 55.82M
: w( A! k. ~" E6 l/ f8 X1 I| | ├──02-朴素贝叶斯模型与中文文本分类 .mp4 395.33M
' k& Q* R/ d' e' Z| | ├──03-逻辑回归 _svm与文本分类 .mp4 1.25G
- M6 t4 r- ~- g$ a| | ├──04-facebook fasttext原理与操作 .mp4 366.85M
, B! L7 p/ U8 D: w' Q" @| | ├──05-【实战】python中文新闻分类 .mp4 214.96M _$ |. [* h7 K+ Q8 a
| | ├──06-【实战】基于fasttext的文本情感分析 .mp4 183.86M
- o$ X$ l/ ^: y6 E/ |& c Z| | └──07章小结 .mp4 73.19M# ?5 y2 |$ t! n+ D- C9 ^8 y/ w( u
| └──考核作业 .zip 99.19kb
0 G7 X; |9 C# o# @3 L+ c├──05-文本主题抽取与表示
6 Y7 O* W- u' L8 }7 v9 y1 B3 o| ├──第一章-文本主题抽取与表示
/ f8 H$ ]1 H, i; \ O, }6 p+ V$ ~| | ├──01章小结 .mp4 6.57M0 i% Q: [5 S3 x! m, _
| | ├──02-基于tf-idf与text-rank的主题词抽取 .mp4 16.35M
: c& ~4 C8 k1 L' g+ U$ J" J1 P| | ├──03-监督学习与文本打标签 .mp4 6.58M3 b) {2 h# K& b. }: ?5 E
| | ├──04-无监督学习与lda主题模型 .mp4 182.60M
/ D ^$ R4 b" X) t| | ├──05基于python的中文关键词抽取与可视化 .mp4 6.55M
# o8 v7 L0 D; o| | ├──06-基于lda的新闻主题分析与可视化呈现 .mp4 39.47M
9 l; ?$ w* f' `/ f& ]( K| | └──07章小结 .mp4 7.20M
/ |8 X1 C. z1 K| └──考核作业 .zip 42.93kb1 w; j1 @' r$ W ^* \% ^
├──06-序列到序列模型 0 Z- ?# M) T* |" Y& ^
| ├──第一章-序列到序列模型与应用 5 b, r: c3 F' v; r
| | ├──01章概述 .mp4 5.78M
8 D0 |2 a1 U5 C| | ├──02-从rnn到seq2seq模型 .mp4 6.01M
4 _( W1 ^* h" ~9 L+ w, y9 ~9 v| | ├──03-编码解码模型 .mp4 12.59M8 L; r) k+ w2 R! l$ ~. b
| | ├──04-seq2seq模型详解 .mp4 45.24M
" E ^) F; J/ [; L5 t4 p: }| | ├──05-注意（attention）机制 .mp4 36.38M. ] n) i! B9 c$ ~
| | ├──06-tensorflow seq2seq模型使用方法详解 .mp4 177.54M
' j. q! ^5 [* z. r- I. V6 W/ k. l# l| | ├──07-基于seq2seq的文本摘要生成实现 .mp4 148.80M3 v' m7 _! `( J2 {9 x9 z
| | └──08章总结 .mp4 72.69M
- E# b4 \* `, t# [) ]! l| └──考核作业 .zip 47.73kb
4 Y5 L/ T4 y) t1 ~) f9 c├──07-文本生成 ; @% J2 M X9 O+ c" M
| ├──第一章-文本生成与自动创作
, L4 e) ?" B2 F4 B5 G5 c- Y| | ├──01章概述 .mp4 2.42M
" U+ \- D% C) {' i( j| | ├──02-基于rnn lstm的语言模型回顾 .mp4 10.51M
9 }9 n+ K+ T& @3 x9 k| | ├──03-基于语言模型的文本生成原理 .mp4 2.04M
# F5 i3 i0 E" g7 N| | ├──04-【实战】基于lstm的唐诗生成器 .mp4 67.12M
# e1 ?( e2 x$ p1 s' M| | ├──05-基于seq2seq的文本序列生成原理 .mp4 9.20M( r4 Z' F7 E d+ g7 X
| | ├──06-【实战】基于seq2seq的对联生成器 .mp4 96.68M
) p8 n. W) s9 s9 V8 o| | └──07章小结 .mp4 14.87M0 M$ |9 Y: ~+ s( n6 ~
| └──考核作业 .zip 71.06kb/ m J: ]( U: E
├──08-机器翻译 8 T8 W. V0 Y+ z2 T5 s8 y( `: G
| └──第一章-机器翻译：双语翻译 - u3 u: q: i. \. J) g+ |% G4 s
| | ├──01-统计机器翻译
# O( D) m4 I4 e' w) k| | ├──02-基于seq2seq的机器翻译模型
m8 r' \% t! {1 S% x| | ├──03-fackbook基于CNN的机器翻译模型 & Z" y8 D8 S" Q. y0 s" @' F
| | └──04-来自Google的Transformer模型
; W9 c7 S J- z" }( y2 Y0 D├──09-聊天机器人 0 Q1 M5 \$ v: p" w" t: I9 P
| └──第一章-聊天机器人：机器客服与语音助手
4 w7 u2 f2 K2 b5 z! O| | ├──01-基于内容匹配的聊天机器人 " S! [* V4 V' [6 C5 j
| | └──02-基于seq2seq的聊天机器人
. a! A8 K* n: M├──10-视觉文本任务：看图说话 & ? W8 f# B! P
| ├──01-看图说话问题与实现 % @( I) D' D+ v, n" u" A& n/ C
| | ├──1.1 本章概述 .mp4 2.86M7 m+ t! T9 M8 X
| | ├──1.2 “看图说话”问题介绍 .mp4 7.81M( x7 ~2 i0 Y3 {& \1 k
| | ├──1.3 简易cnn+rnn编码解码模型完成图片短文本描述原理 .mp4 67.26M' M5 H* w' a* o" z; ?, f
| | ├──1.4 注意力模型与“看图说话”优化 .mp4 26.76M
- ?/ m/ s% z$ z _| | ├──1.5 【实战】基于cnn+rnn的编解码“看图说话”与beam-search优化 .mp4 105.95M
' M; r1 [, E, I- P+ _( ?6 o| | ├──1.6 【实战】基于attention model的“看图说话”实现 .mp4 27.92M
5 M) `9 Z v2 M9 H. X| | └──1.7 本章小结 .mp4 1.84M
9 m$ |1 f; A: F7 G0 h1 Y| └──02-视觉问答机器人(VQA)原理与实现 6 Y P8 u/ t% M
| | ├──2.1 本章概述 .mp4 1.61M. N1 N. Z4 B" A
| | ├──2.2 视觉问答机器人问题介绍 .mp4 34.82M
% l" {- t1 S& j2 J| | ├──2.3 基于图像信息和文本信息抽取匹配的vqa实现方案 .mp4 30.93M# Y* ]+ j. U; i8 W
| | ├──2.4 基于注意力(attention)的深度学习vqa实现方案 .mp4 16.18M- D& n% b7 V: t3 M$ g. p
| | ├──2.5【实战】使用keras完成cnn+rnn基础vqa模型 .mp4 24.39M- n/ o8 u# l" h, c3 p% a
| | ├──2.6【实战】基于attention的深度学习vqa模型实现 .mp4 41.58M6 b, y$ P7 }" Z
| | └──2.7 本章小结 .mp4 1.67M0 L7 y# d/ R5 X9 T
└──11-文本相似度计算与文本匹配问题
7 B B5 T0 ?2 `- N: n| ├──01-文本相似度计算与文本匹配问题
( H+ t% x- l$ P% F| | ├──1.1 本章概述 .mp4 5.89M8 J/ i$ \# \' Z1 |$ \
| | ├──1.2 文本相似度问题与应用 .mp4 9.06M
C5 l8 \* `: l& ?| | ├──1.3 传统文本相似度计算方式：编辑距离、simhash、word2vec .mp4 148.01M; O8 f M2 O& B n: ~8 ^8 h5 R6 @
| | ├──1.4 【实战】编辑距离计算python实现 .mp4 23.46M9 h" ]9 v& H. x. W e1 |4 a4 U
| | ├──1.5 【实战】基于simhash的相似文本判断 .mp4 62.75M4 G* J, A1 ` R
| | ├──1.6 【实战】词向量word averaging .mp4 24.75M
% x% g5 ^3 k& a* |+ T& F3 k| | ├──1.7 本章小结 .mp4 2.36M3 ~4 Y7 a: ^1 A! I$ E7 n7 _1 v
| | └──第1章文本相似度问题与应用场景 .pdf 7.49M" T; {: M7 l( w* y' X. L- `1 I1 I6 E
| └──02-基于深度学习的文本语义匹配 b- f4 i2 r; F8 s
| | ├──2.1 本章概述 .mp4 2.93M
: _" Q* I% A9 p8 c; L| | ├──2.2 基于深度学习的句子相似度模型 .mp4 32.12M4 q' ^; e+ i7 }1 j3 N+ G, [
| | ├──2.3 dssm（deep structured semantic models）模型详解 .mp4 20.85M! _& P. o' @ u2 C
| | ├──2.4 drmm（deep relevance matching model）模型详解 .mp4 21.39M
: u7 u/ k ]; v3 ~6 y| | ├──2.5【实战】基于lstm的监督学习语义表达抽取 .mp4 81.31M
! l- C0 x i5 [| | ├──2.6【实战】基于dssm的问题语义相似度匹配案例 .mp4 25.91M
& J% Z& N& y2 x" d( N+ l| | ├──2.7【实战】基于drmm的问答匹配案例 .mp4 21.68M, E! T9 o0 H3 C" r1 Y; S2 H
| | ├──2.8 本章小结 .mp4 3.94M2 T4 |8 f2 K$ D
| | └──第2章基于深度学习的文本语义匹配 .pdf 7.84M
, n5 F$ I# ^2 f, r# {2 c. G: ~" B: F: \9 a6 c$ E7 w4 \( r. h
7 r6 c( z' p' w6 }9 O- z; l6 v9 o; W! |: Z* t( |$ j
7 M( }! O0 |$ R* i8 s9 K* G5 }. M6 Y) [- q9 l
) d+ G6 k1 s/ ?# V0 K* x& U) q; W
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7 [5 t% T' `' F; O" o! c8 F/ ^
8 E" l4 y, H9 L/ D
/ ^2 ~! Z! T; G& g- [$ b0 D% c' F" t0 p3 N
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发表于 2023-7-31 01:21:01
