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  文件名称:自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程  文件大小:2.66GB
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教程目录:

├─章节1: NLP和深度学习发展概况和最新动态
│ ├─1. NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术
│ │ 1. NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术.mp4
│ │
│ └─2. NLP实现机器学习,聊天机器人,情感分析和语义搜索
│ 2. NLP实现机器学习,聊天机器人,情感分析和语义搜索.mp4

├─章节2: NLP与PYTHON编程
│ ├─3. Python环境搭建及开发工具安装
│ │ 3. Python环境搭建及开发工具安装.mp4
│ │
│ ├─4. NLP常用PYTHON开发包的介绍
│ │ 4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.mp4
│ │
│ ├─5. Jieba安装、介绍及使用
│ │ 5. Jieba安装、介绍及使用.mp4
│ │
│ ├─6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用
│ │ 6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4
│ │
│ └─7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用
│ 7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4

├─章节3: 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
│ 08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4
│ 09. 准确分词之加载自定义字典分词01.mp4
│ 10. 准确分词之加载自定义字典分词02.mp4
│ 11. 准确分词之动态调整词频和字典.mp4
│ 12. 词性标注代码实现及信息提取.mp4
│ 13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别.mp4
│ 14. TextRank算法原理介绍.mp4
│ 15. 基于TextRank关键词提取.mp4

├─章节4: 句法与文法
│ 17. 依存句法树解析(子树遍历,递归搜索,叶子节点提取等).mp4
│ 19. 自定义语法与CFG.mp4

├─章节5: N-GRAM文本挖掘
│ 20. N-GRAM算法介绍.mp4
│ 21. N-GRAM生成词语对.mp4
│ 22. TF-IDF算法介绍应用.mp4
│ 23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4

├─章节6: 表示学习与关系嵌入
│ 24. 语言模型.mp4
│ 25. 词向量.mp4
│ 26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4
│ 27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4
│ 28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4

├─章节7: 深度学习之卷积神经网络
│ 29. BP神经网络.mp4
│ 30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4
│ 31. CNN文本分类.mp4
│ 32. CNN文本分类算法模块.mp4
│ 33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4
│ 34. CNN文本分类模型测试与部署.mp4

├─章节8: 深度学习之递归神经网络
│ 35. 递归网络.mp4
│ 36. LSTM.mp4
│ 37. LSTM文本分类原理.mp4
│ 38. LSTM文本分类代码架构.mp4
│ 39. LSTM文本分类代码详解.mp4
│ 40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp4

└─章节9: 特定领域命名实体识别NER技术
41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4
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.mp4
43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4
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).mp4
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
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
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
48. 模型本地Lib库封装(上).mp4
49. 模型本地Lib库封装(下).mp4
50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(上).mp4
51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(下).mp4
52. 算法设计及代码实现1.mp4
53. 算法设计及代码实现2.mp4
54. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)1.mp4
55. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)2.mp4

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