2019自然语言处理视频教程 NLP自然语言处理入门 AI深度学习实战课程视频

作者: admin 分类: 机器学习和人工智能教程合集 发布时间: 2019-12-04 07:00

 ┣━━章节2: NLP与PYTHON编程 [194.4M]

      ┃    ┣━━3. Python环境搭建及开发工具安装.mp4 [29.7M]

      ┃    ┣━━4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.mp4 [42.5M]

      ┃    ┣━━5. Jieba安装、介绍及使用.mp4 [45.2M]

      ┃    ┣━━6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4 [38.8M]

      ┃    ┗━━7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4 [38.3M]

      ┣━━章节5: N-GRAM文本挖掘 [129.7M]

      ┃    ┣━━20. N-GRAM算法介绍.mp4 [27.1M]

      ┃    ┣━━21. N-GRAM生成词语对.mp4 [27.8M]

      ┃    ┣━━22. TF-IDF算法介绍应用.mp4 [24.4M]

      ┃    ┗━━23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4 [50.5M]

      ┣━━章节1: NLP和深度学习发展概况和最新动态 [310.9M]

      ┃    ┣━━1. NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术.mp4 [133.7M]

      ┃    ┗━━2. NLP实现机器学习,聊天机器人,情感分析和语义搜索.mp4 [177.2M]

      ┣━━章节3: 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取 [291.3M]

      ┃    ┣━━08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4 [28.6M]

      ┃    ┣━━09. 准确分词之加载自定义字典分词01.mp4 [39.1M]

      ┃    ┣━━10. 准确分词之加载自定义字典分词02.mp4 [42.7M]

      ┃    ┣━━11. 准确分词之动态调整词频和字典.mp4 [32.5M]

      ┃    ┣━━12. 词性标注代码实现及信息提取.mp4 [22.7M]

      ┃    ┣━━13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别.mp4 [44.9M]

      ┃    ┣━━14. TextRank算法原理介绍.mp4 [50.4M]

      ┃    ┗━━15. 基于TextRank关键词提取.mp4 [30.4M]

      ┣━━章节8: 深度学习之递归神经网络 [228.5M]

      ┃    ┣━━35. 递归网络.mp4 [54.7M]

      ┃    ┣━━36. LSTM.mp4 [57.5M]

      ┃    ┣━━37. LSTM文本分类原理.mp4 [11.8M]

      ┃    ┣━━38. LSTM文本分类代码架构.mp4 [27.1M]

      ┃    ┣━━39. LSTM文本分类代码详解.mp4 [49.8M]

      ┃    ┗━━40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp4 [27.6M]

      ┣━━章节9: 特定领域命名实体识别NER技术 [1G]

      ┃    ┣━━41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4 [91.2M]

      ┃    ┣━━55. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)2.mp4 [99.1M]

      ┃    ┣━━43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4 [49.7M]

      ┃    ┣━━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 [50M]

      ┃    ┣━━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 [64.2M]

      ┃    ┣━━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 [57M]

      ┃    ┣━━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 [68.6M]

      ┃    ┣━━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 [99.7M]

      ┃    ┣━━49. 模型本地Lib库封装(下).mp4 [36.1M]

      ┃    ┣━━50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(上).mp4 [44.7M]

      ┃    ┣━━51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(下).mp4 [49.9M]

      ┃    ┣━━52. 算法设计及代码实现1.mp4 [110.5M]

      ┃    ┣━━53. 算法设计及代码实现2.mp4 [58.8M]

      ┃    ┣━━54. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)1.mp4 [95.7M]

      ┃    ┗━━48. 模型本地Lib库封装(上).mp4 [55.7M]

      ┣━━课件_aupo_自然语言处理 [12.7G]

      ┃    ┣━━第九章 [23.9M]

      ┃    ┃    ┣━━chunking.zip [8.9M]

      ┃    ┃    ┣━━DICT_NOW.csv [421.5K]

      ┃    ┃    ┣━━gen_data(1).py [3.3K]

      ┃    ┃    ┣━━gen_data.py [3.3K]

      ┃    ┃    ┣━━NERuselocal4.zip [13.9M]

      ┃    ┃    ┣━━source_data(1).zip [116.1K]

      ┃    ┃    ┣━━source_data.zip [116.1K]

      ┃    ┃    ┗━━电子病历实体识别.pdf [579.5K]

      ┃    ┣━━第一章.zip [1.4M]

      ┃    ┣━━3、6 TextRank算法原理介绍.pptx [1.9M]

      ┃    ┣━━code.zip [1.3G]

      ┃    ┣━━TextRank.docx [31.2K]

      ┃    ┣━━第八章.zip [72.4M]

      ┃    ┣━━3、5人名、地名、机构名等关键命名实体识别.pptx [1.9M]

      ┃    ┣━━第六章.zip [246.1M]

      ┃    ┣━━第七章.zip [71.7M]

      ┃    ┣━━第三章.zip [6.5G]

      ┃    ┣━━第四章.zip [2.6G]

      ┃    ┣━━第五章.zip [1.3G]

      ┃    ┗━━第二章.zip [647.9M]

      ┣━━章节4: 句法与文法 [175.6M]

      ┃    ┣━━16. 依存句法与语义依存分析.mp4 [26.2M]

      ┃    ┣━━17. 依存句法树解析(子树遍历,递归搜索,叶子节点提取等).mp4 [40.9M]

      ┃    ┣━━18. 名词短语块挖掘.mp4 [61.8M]

      ┃    ┗━━19. 自定义语法与CFG.mp4 [46.7M]

      ┣━━章节7: 深度学习之卷积神经网络 [308.7M]

      ┃    ┣━━29. BP神经网络.mp4 [53.2M]

      ┃    ┣━━30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4 [63.5M]

      ┃    ┣━━31. CNN文本分类.mp4 [45.4M]

      ┃    ┣━━32. CNN文本分类算法模块.mp4 [95.7M]

      ┃    ┣━━33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4 [35.2M]

      ┃    ┗━━34. CNN文本分类模型测试与部署.mp4 [15.8M]

      ┣━━章节6: 表示学习与关系嵌入 [295.2M]

      ┃    ┣━━24. 语言模型.mp4 [19.4M]

      ┃    ┣━━25. 词向量.mp4 [57M]

      ┃    ┣━━26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4 [59.4M]

      ┃    ┣━━27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4 [51.9M]

      ┃    ┗━━28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4 [107.5M]

      ┗━━自然语言处理-配套课件链接.docx [11.8K]

如果觉得我的文章对您有用,请随意打赏。您的支持将鼓励我继续创作!

更多阅读