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【完结】自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程 2.9GB
自然语言处理-配套课件链接.docx 2KB
章节9： 特定领域命名实体识别NER技术 1.0GB
55. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2.mp4 99.1MB
54. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1.mp4 95.7MB
53. 算法设计及代码实现2.mp4 58.8MB
52. 算法设计及代码实现1.mp4 110.5MB
51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（下）.mp4 49.9MB
50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（上）.mp4 44.7MB
49. 模型本地Lib库封装（下）.mp4 36.1MB
48. 模型本地Lib库封装（上）.mp4 55.7MB
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 68.6MB
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 57.0MB
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 64.2MB
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 50.0MB
43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4 49.7MB
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 99.7MB
41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4 91.2MB
章节8： 深度学习之递归神经网络 228.5MB
40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp4 27.6MB
39. LSTM文本分类代码详解.mp4 49.8MB
38. LSTM文本分类代码架构.mp4 27.1MB
37. LSTM文本分类原理.mp4 11.8MB
36. LSTM.mp4 57.5MB
35. 递归网络.mp4 54.7MB
章节7： 深度学习之卷积神经网络 308.7MB
34. CNN文本分类模型测试与部署.mp4 15.8MB
33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4 35.2MB
32. CNN文本分类算法模块.mp4 95.7MB
31. CNN文本分类.mp4 45.4MB
30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4 63.5MB
29. BP神经网络.mp4 53.2MB
章节6： 表示学习与关系嵌入 295.2MB
28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4 107.5MB
27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4 51.9MB
26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4 59.4MB
25. 词向量.mp4 57.0MB
24. 语言模型.mp4 19.4MB
章节5： N-GRAM文本挖掘 129.7MB
23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp4 50.5MB
22. TF-IDF算法介绍应用.mp4 24.4MB
21. N-GRAM生成词语对.mp4 27.8MB
20. N-GRAM算法介绍.mp4 27.1MB
章节4： 句法与文法 175.6MB
19. 自定义语法与CFG.mp4 46.7MB
18. 名词短语块挖掘.mp4 61.8MB
17. 依存句法树解析（子树遍历，递归搜索，叶子节点提取等）.mp4 40.9MB
16. 依存句法与语义依存分析.mp4 26.2MB
章节3： 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取 291.3MB
15. 基于TextRank关键词提取.mp4 30.4MB
14. TextRank算法原理介绍.mp4 50.4MB
13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别.mp4 44.9MB
12. 词性标注代码实现及信息提取.mp4 22.7MB
11. 准确分词之动态调整词频和字典.mp4 32.5MB
10. 准确分词之加载自定义字典分词02.mp4 42.7MB
09. 准确分词之加载自定义字典分词01.mp4 39.1MB
08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4 28.6MB
章节2： NLP与PYTHON编程 194.4MB
7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4 38.3MB
6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4 38.8MB
5. Jieba安装、介绍及使用.mp4 45.2MB
4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.mp4 42.5MB
3. Python环境搭建及开发工具安装.mp4 29.7MB
章节1： NLP和深度学习发展概况和最新动态 310.9MB
2. NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索.mp4 177.2MB
1. NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术.mp4 133.7MB
