【No382】2018年最新自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程
教程文件目录:【No382】自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程|-- 自然语言处理-配套课件链接.docx|-- 章节9: 特定领域命名实体识别NER技术 |-- 55. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)2.mp4 |-- 54. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)1.mp4 |-- 53. 算法设计及代码实现2.mp4 |-- 52. 算法设计及代码实现1.mp4 |-- 51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(下).mp4 |-- 50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(上).mp4 |-- 49. 模型本地Lib库封装(下).mp4 |-- 48. 模型本地Lib库封装(上).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 |-- 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 |-- 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 |-- 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 |-- 43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.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 |-- 41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4|-- 章节8: 深度学习之递归神经网络 |-- 40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp4 |-- 39. LSTM文本分类代码详解.mp4 |-- 38. LSTM文本分类代码架构.mp4 |-- 37. LSTM文本分类原理.mp4 |-- 36. LSTM.mp4 |-- 35. 递归网络.mp4|-- 章节7: 深度学习之卷积神经网络 |-- 34. CNN文本分类模型测试与部署.mp4 |-- 33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4 |-- 32. CNN文本分类算法模块.mp4 |-- 31. CNN文本分类.mp4 |-- 30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4 |-- 29. BP神经网络.mp4|-- 章节6: 表示学习与关系嵌入 |-- 解压密码.txt |-- 加群学习.jpg |-- 点击获取更多资源.url |-- 28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4 |-- 27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4 |-- 26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4 |-- 25. 词向量.mp4 |-- 24. 语言模型.7z|-- 章节5: N-GRAM文本挖掘 |-- 23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4 |-- 22. TF-IDF算法介绍应用.mp4 |-- 21. N-GRAM生成词语对.mp4 |-- 20. N-GRAM算法介绍.mp4|-- 章节4: 句法与文法 |-- 19. 自定义语法与CFG.mp4 |-- 18. 名词短语块挖掘.mp4 |-- 17. 依存句法树解析(子树遍历,递归搜索,叶子节点提取等).mp4 |-- 16. 依存句法与语义依存分析.mp4|-- 章节3: 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取 |-- 15. 基于TextRank关键词提取.mp4 |-- 14. TextRank算法原理介绍.mp4 |-- 13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别.mp4 |-- 12. 词性标注代码实现及信息提取.mp4 |-- 11. 准确分词之动态调整词频和字典.mp4 |-- 10. 准确分词之加载自定义字典分词02.mp4 |-- 09. 准确分词之加载自定义字典分词01.mp4 |-- 08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4|-- 章节2: NLP与PYTHON编程 |-- 7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4 |-- 6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4 |-- 5. Jieba安装、介绍及使用.mp4 |-- 4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.mp4 |-- 3. Python环境搭建及开发工具安装.mp4|-- 章节1: NLP和深度学习发展概况和最新动态 |-- 解压密码.txt |-- 加群学习.jpg |-- 点击获取更多资源.url |-- 2. NLP实现机器学习,聊天机器人,情感分析和语义搜索.7z |-- 1. NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术.7z|-- 275_aupo_自然语言处理 |-- 第9章 |-- 第8章 |-- 第7章 |-- 第6章 |-- 第5章 |-- 第4章 |-- 第3章 |-- 第2章 |-- 第1章 |-- code |-- TextRank.docx |-- 3、6 TextRank算法原理介绍.pptx |-- 3、5人名、地名、机构名等关键命名实体识别.pptx