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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）$ k. Q, K* C& o" \, |7 a/ _
5 P3 e+ P) J0 F
. ^. j$ I6 j& ?$ n" G课程内容 B& T2 N! e6 O9 h# b( s( J. l
├──01-自然语言处理基础知识与操作 7 t6 j* K$ S9 P% f$ U6 ?
| ├──第二章英文文本处理与解析
5 h1 M) E4 b( R. G/ H| | ├──【实战】nltk工具库英文文本处理案例 .mp4 139.99M+ \+ F7 |, R' x" V4 h9 `; ^
| | ├──【实战】spacy工具库英文文本处理案例 .mp4 413.95M
: q8 f* \2 J3 c| | ├──【实战】基于python的英文文本相似度比对 .mp4 122.75M
- Y O: ~( p1 D/ o( ~. @| | ├──【实战】简易文本情感分析器构建 .mp4 34.02M( g5 y% G/ ~9 P: W8 t( Y% w. s
| | ├──英文文本解析任务介绍：分词、去停用词、提取词干等 .mp4 69.12M
$ R7 J$ ?" i" g: e9 V| | ├──章概述 .mp4 13.90M
. x( A0 d+ i' M| | └──章小结 .mp4 24.52M8 @4 l& j! k& I: R) e; D
| ├──第三章中文文本处理与解析 & f* T2 n9 B) q* B7 n
| | ├──jieba工具库介绍 .mp4 498.41M2 W0 D: j& i" P) p
| | ├──【实战】python新闻网站关键词抽取 .mp4 44.70M7 B( a, S7 l4 m3 K
| | ├──【实战】python中文文本清洗、处理与可视化 .mp4 168.51M9 T% `8 b" }! E1 z
| | ├──章概述 .mp4 7.38M
8 N1 F' [ o( V+ d7 m3 B| | ├──章小结 .mp4 35.26M
O q8 R, p, z7 `| | ├──中文文本处理任务介绍：分词、去停用词、ngram .mp4 209.10M
6 f' }$ A8 @7 n4 @9 z4 Y6 R3 h| | └──中文文本解析任务介绍：词性分析、依赖分析等 .mp4 151.12M6 V: @# Q, s& n0 }
| └──第一章自然语言处理基础 c8 ~' N/ x3 F# t5 t
| | ├──模式匹配与正则表达式 .mp4 431.25M' ^- f9 a4 o3 c' g" \
| | ├──文本数据、字、词、term .mp4 182.51M4 d/ n# [" _4 }7 Z: k3 L+ g
| | ├──一章概述 .mp4 6.26M
$ V& U( N6 Y* v) Q+ h| | ├──一章小结 .mp4 58.75M
" X2 Y6 c. z/ C/ c2 y| | ├──字符串处理 .mp4 370.12M& Z" Y* i7 b7 [6 M8 P y
| | └──字符串基本处理与正则表达式文本匹配与替换 .mp4 492.86M
5 L* \, e0 G5 T$ D├──02-语言模型与应用
; b/ v& O. d8 N6 P, K| ├──第二章统计语言模型与神经语言模型构建 & g( w3 t8 f5 e) A
| | ├──【实战】kenlm工具库使用及语言模型生成 .mp4 189.76M6 S; V# ?; r7 v( J, x
| | ├──【实战】基于kenlm的简易拼写纠错 .mp4 174.21M6 M6 |( z, g3 T" k& U5 w1 P5 G: i5 ?
| | ├──【实战】基于pytorch的语言模型训练 .mp4 247.99M w9 A. |+ i: }5 v7 T
| | ├──基于rnn的神经语言模型 .mp4 647.21M
@2 }) S& e& x3 C( ^. R8 ] |& b| | ├──基于统计的语言模型构建 .mp4 220.51M
( P, O! _6 K& F- L$ M| | ├──章概述 .mp4 29.84M
: J5 A% j8 Z/ b. j9 B; r| | └──章小结 .mp4 102.33M) H" R/ g) N: X
| ├──第一章语言模型与应用 & H% b- a3 [$ s1 E8 F
| | ├──ngram应用：词性标注、中文分词、机器翻译与语音识别 .mp4 397.08M, W7 H* C4 X! x5 N0 q8 R
| | ├──ngram语言模型 .mp4 240.13M
6 f6 I+ h5 {, J* A| | ├──假设性独立与联合概率链规则 .mp4 67.24M+ S ^+ E2 H! Z1 V4 C
| | ├──章概述 .mp4 25.92M
$ M) f& Z" k$ W6 d' q( y$ h. T| | └──章小结 .mp4 35.46M
% d2 {# y9 H2 W| ├──考核作业 .zip 221.70kb7 f6 t' ~0 i9 t! p
| └──课件与代码 .zip 8.65M2 K- T+ [+ t3 [5 v+ X) S
├──03-文本表示
5 X# \8 ]4 z1 w3 {/ M. k3 ^6 s* c| ├──第二章-文本表示进阶 5 N- T8 Z+ a: g/ F$ m5 n% z1 q
| | ├──01章概述 .mp4 50.13M
# B8 b% t3 Q" {" R0 E+ e| | ├──02-预训练在图像领域的应用 .mp4 322.03M
* \4 N# S* ^: C; B* J; N9 L| | ├──03-elmo基于上下文的word embedding .mp4 319.96M% m: b, N; u8 u( u2 T
| | ├──04-gpt transformer建模句子信息 .mp4 566.71M
: s) f4 @7 A5 H4 R| | ├──05-bert 预训练双向transformer .mp4 708.94M) S. K2 Y6 N: m7 h, v9 J# H
| | ├──06-基于bert进行fine-tuning .mp4 176.06M
2 z8 P8 h$ H: W, K+ T8 \| | └──07章小结 .mp4 52.20M1 a- u$ u. n) S* o9 h
| ├──第一章-文本词与句的表示
3 Z- @$ S( A$ R7 Q) u/ Y| | ├──01章概述 .mp4 36.86M2 T: o: A: D/ m8 x4 ^/ U7 n
| | ├──02-文本表示概述 .mp4 129.10M& c8 V( D! `6 b( r# m# u# @5 w
| | ├──03-文本离散表示：词袋模型与tf-idf .mp4 305.20M! _2 \8 g/ ?5 } l) o+ ~7 k9 e0 l
| | ├──04-文本分布式表示：word2vec .mp4 279.58M0 C9 D" q6 L" v0 T- B$ N
| | ├──05-【实战】python中文文本向量化表示 .mp4 121.62M: d. K0 P3 n# ?) N; D6 F; Y, P
| | ├──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
2 t" k# u, q0 [( n/ j2 X+ X| | └──07章小结 .mp4 28.11M- i K2 Z' W5 I+ i9 V3 n/ ^, L
| └──考核作业 .zip 61.54kb
& ^2 o4 R7 f# }' w, E" ?├──04-文本分类
% Y- F2 w k5 Z1 u4 Q- Y$ e0 K1 b| ├──第二章-文本分类深度学习模型与实战
, ?' s7 [$ t" g7 Z8 b3 G% j; M| | ├──01章概述 .mp4 5.44M: C* r' [' m0 M1 e7 M5 p
| | ├──02-词嵌入与fine-tuning .mp4 12.72M
( g* E" S0 t, Z) [( U5 |+ U) \! ^| | ├──03-基于卷积神经网络的文本分类 .mp4 264.69M
1 n/ y/ s: \+ b, o* J& `2 y% n| | ├──04-基于lstm的文本分类 .mp4 123.65M
u/ [1 n0 X; N5 I) x" M| | ├──05-transformerself-attention介绍 .mp4 62.14M
: M8 K! |" s# \" q+ B% w| | ├──06-使用tensorflow构建卷积神经网络完成新闻分类 .mp4 105.84M
& I, S; D0 f7 I% X. j9 }| | ├──07-使用tensorflow构建lstm完成影评褒贬分析模型 .mp4 10.41M. H- O* u7 y3 w
| | └──08章小结 .mp4 7.39M6 `( c+ {4 ?- R+ G* e2 l! V6 V
| ├──第一章-文本分类机器学习模型与实战
) M$ G& d5 q. Q" J| | ├──01章概述 .mp4 55.82M
# T# _( W1 I- h7 A| | ├──02-朴素贝叶斯模型与中文文本分类 .mp4 395.33M
7 }) p( e& Y X4 K9 r; V| | ├──03-逻辑回归 _svm与文本分类 .mp4 1.25G
/ c2 [7 n! l" g; F; i/ \* o| | ├──04-facebook fasttext原理与操作 .mp4 366.85M/ |% `: e1 p3 W* E) F) I2 V4 Z
| | ├──05-【实战】python中文新闻分类 .mp4 214.96M3 w3 g: X# B( L
| | ├──06-【实战】基于fasttext的文本情感分析 .mp4 183.86M
% J `: k* j' b. O. y/ @( g2 X: g| | └──07章小结 .mp4 73.19M1 Y( Z. H$ m# b" E8 m" _' w
| └──考核作业 .zip 99.19kb: ]) ` l9 r o# [
├──05-文本主题抽取与表示 - T7 s2 }* u' j3 ]! I' L# W' o
| ├──第一章-文本主题抽取与表示
" f* X, L( `# C| | ├──01章小结 .mp4 6.57M b: A6 Y f" C- c! L4 c2 d
| | ├──02-基于tf-idf与text-rank的主题词抽取 .mp4 16.35M4 r+ u3 L9 Q* Y5 t
| | ├──03-监督学习与文本打标签 .mp4 6.58M9 G" T1 N; u0 F$ Q( s3 U9 [9 P
| | ├──04-无监督学习与lda主题模型 .mp4 182.60M0 f+ |5 F3 ]+ _, X$ W( [, G
| | ├──05基于python的中文关键词抽取与可视化 .mp4 6.55M
) F+ j8 a, a! }& O/ H' G| | ├──06-基于lda的新闻主题分析与可视化呈现 .mp4 39.47M
9 O3 ]$ o. w* C| | └──07章小结 .mp4 7.20M
, A" H) w, X- s' @| └──考核作业 .zip 42.93kb
: I1 S+ `1 ~8 z8 B- @4 A├──06-序列到序列模型
3 c% w$ f1 p1 P- e3 S3 u| ├──第一章-序列到序列模型与应用
! U2 J. O, p% k/ O# a- w| | ├──01章概述 .mp4 5.78M O! D" ~7 Z: Y% k, H
| | ├──02-从rnn到seq2seq模型 .mp4 6.01M
+ x b( k, e" F& |+ r| | ├──03-编码解码模型 .mp4 12.59M
" J" l0 i( s6 |: f3 U6 {3 t7 k" o| | ├──04-seq2seq模型详解 .mp4 45.24M
2 e& P3 O2 R1 v& k/ G| | ├──05-注意（attention）机制 .mp4 36.38M
3 J$ \! g) H2 ~- M6 h) x| | ├──06-tensorflow seq2seq模型使用方法详解 .mp4 177.54M
5 a( K4 Z/ S& g| | ├──07-基于seq2seq的文本摘要生成实现 .mp4 148.80M! u! E4 N7 u% c
| | └──08章总结 .mp4 72.69M
% b$ U! ^) P& Z| └──考核作业 .zip 47.73kb
+ z& Q( U# P" `. q9 Q5 D+ D├──07-文本生成 3 a6 w7 q+ s8 u# b8 f
| ├──第一章-文本生成与自动创作 ! q. q0 M1 q+ L' g7 Y
| | ├──01章概述 .mp4 2.42M
" h$ x' w/ f/ b& N| | ├──02-基于rnn lstm的语言模型回顾 .mp4 10.51M
j: G3 L0 r+ _; \& _" U* K) O| | ├──03-基于语言模型的文本生成原理 .mp4 2.04M! _# h4 p/ x7 K& |: K
| | ├──04-【实战】基于lstm的唐诗生成器 .mp4 67.12M1 ^1 @/ S t2 E8 Z% W2 I9 z: E' r
| | ├──05-基于seq2seq的文本序列生成原理 .mp4 9.20M
# j s0 B f" @1 D2 F+ Z| | ├──06-【实战】基于seq2seq的对联生成器 .mp4 96.68M
$ o8 m: j$ b; p. m# l| | └──07章小结 .mp4 14.87M- o+ J9 h U3 {; U$ X
| └──考核作业 .zip 71.06kb- [8 n" H! S- z# n, ^
├──08-机器翻译 4 d! D$ a+ _; {/ \
| └──第一章-机器翻译：双语翻译 % E, n- g* H" a- P% u3 |
| | ├──01-统计机器翻译 + ~/ H/ I5 H% K. k) [
| | ├──02-基于seq2seq的机器翻译模型 * u$ R3 [9 O9 Y4 L O
| | ├──03-fackbook基于CNN的机器翻译模型
|5 M {; i+ T' x7 c: C- y| | └──04-来自Google的Transformer模型 / R4 U8 y4 z. j; y- h
├──09-聊天机器人
z7 G/ a; _4 S" @+ }/ p% N| └──第一章-聊天机器人：机器客服与语音助手
' H3 D: r6 {: \) ]+ s& ?$ o| | ├──01-基于内容匹配的聊天机器人 1 y+ M0 J' U6 h3 l
| | └──02-基于seq2seq的聊天机器人
' D2 A7 o" P( K$ o# g├──10-视觉文本任务：看图说话 & A. K( K F3 Z" [9 d$ ^* r9 w! r
| ├──01-看图说话问题与实现 ~, @3 M4 v- X1 w0 f2 A
| | ├──1.1 本章概述 .mp4 2.86M% k* c) q) k1 o& z3 l6 ^
| | ├──1.2 “看图说话”问题介绍 .mp4 7.81M( G$ T Q) G n3 i- P5 O
| | ├──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$ D6 k# t* a2 C/ \1 d( W
| | ├──1.4 注意力模型与“看图说话”优化 .mp4 26.76M
0 z! S1 o4 K+ _5 X| | ├──1.5 【实战】基于cnn+rnn的编解码“看图说话”与beam-search优化 .mp4 105.95M
A# N1 R5 A* Y3 ^- R3 L' G| | ├──1.6 【实战】基于attention model的“看图说话”实现 .mp4 27.92M
% F y! { a s& u! ? X0 {9 S& h| | └──1.7 本章小结 .mp4 1.84M
# a4 ^6 I# Q6 Q+ o; l. ?| └──02-视觉问答机器人(VQA)原理与实现 6 P8 v7 O; [7 o# z
| | ├──2.1 本章概述 .mp4 1.61M2 v+ \+ _1 J4 y7 o
| | ├──2.2 视觉问答机器人问题介绍 .mp4 34.82M. t3 V4 R4 [; E
| | ├──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
/ ?2 e) d+ F/ g& A| | ├──2.4 基于注意力(attention)的深度学习vqa实现方案 .mp4 16.18M
3 f' n! @1 m- D9 v8 ~* `+ E% ?| | ├──2.5【实战】使用keras完成cnn+rnn基础vqa模型 .mp4 24.39M9 E$ u: j: R, T4 B, q" j
| | ├──2.6【实战】基于attention的深度学习vqa模型实现 .mp4 41.58M
" j$ e& w2 Z& n5 ^6 f+ l| | └──2.7 本章小结 .mp4 1.67M) U# G+ r2 F; f
└──11-文本相似度计算与文本匹配问题
5 @! L; Z; q% K| ├──01-文本相似度计算与文本匹配问题 * z* f+ _* ^0 w/ q
| | ├──1.1 本章概述 .mp4 5.89M
) `/ u# b* t$ K7 x| | ├──1.2 文本相似度问题与应用 .mp4 9.06M7 P: f" f" `; x( s& Y
| | ├──1.3 传统文本相似度计算方式：编辑距离、simhash、word2vec .mp4 148.01M
1 i2 i( v3 `6 {) `; K0 M( w| | ├──1.4 【实战】编辑距离计算python实现 .mp4 23.46M/ z# |4 i2 `, |( c" f& Z" @
| | ├──1.5 【实战】基于simhash的相似文本判断 .mp4 62.75M( G* u4 O% W& f$ B$ r @' w& x
| | ├──1.6 【实战】词向量word averaging .mp4 24.75M
d+ C' \: ]% ^) D1 P| | ├──1.7 本章小结 .mp4 2.36M3 ?6 G$ ^3 W: Q0 G' V1 I5 [
| | └──第1章文本相似度问题与应用场景 .pdf 7.49M
" D6 c2 a- z! N. q6 R. Q| └──02-基于深度学习的文本语义匹配 ) O' X3 Z1 ]" A7 a9 a4 }6 }
| | ├──2.1 本章概述 .mp4 2.93M
% k* \7 @) L& t( y5 m0 e| | ├──2.2 基于深度学习的句子相似度模型 .mp4 32.12M0 @& P9 E3 l. i1 T8 ~( [; y
| | ├──2.3 dssm（deep structured semantic models）模型详解 .mp4 20.85M' {5 [5 k7 i; _( |0 w
| | ├──2.4 drmm（deep relevance matching model）模型详解 .mp4 21.39M
`% s0 k* O! m8 V- v: q3 j| | ├──2.5【实战】基于lstm的监督学习语义表达抽取 .mp4 81.31M
) O2 @' U- t: M6 U) `* ?0 W| | ├──2.6【实战】基于dssm的问题语义相似度匹配案例 .mp4 25.91M
3 \+ ?8 u2 l8 w9 V- a| | ├──2.7【实战】基于drmm的问答匹配案例 .mp4 21.68M
( n" B+ C0 ?; r7 I0 T( H9 ~1 Q| | ├──2.8 本章小结 .mp4 3.94M
/ T) U$ A$ [; J+ ]| | └──第2章基于深度学习的文本语义匹配 .pdf 7.84M6 Z) l5 k/ m( Q2 V, o
% N7 ~1 X, k# ]' a8 ?
' {6 N- }/ O/ f
) E8 S5 A+ s& l
) \5 O2 a: Z0 @2 \- p( J
9 ^$ \3 j0 f7 j6 c: z& n v
* _$ I. l# @: {4 U资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见1 x( r2 \8 F. l% g
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发表于 2023-7-31 01:21:01
