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[[ 其他百度资源综合 ]] 深度好课-Ai人工智能学习自然语言处理视频教 深度学习高手试炼与实体识别NER技术剖析

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发表于 2019-11-13 07:30:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
教程内容:自然语言处理做为人工智能领域的一个突破性方向,其技术的魅力无疑是令人着迷的。自然语言处理基础究竟是一个


终极技术领域,或者仅仅是深度学习发展中的一个阶段性学科,这个问题只能交给时间来回答。然而通过这套课程的学习,


却能带给我们一个非常系统化的思路,课程对自然语言处理的核心做了非常全面的剖析,让学者能够很好的理解卷积神经网络、


递归神经网络与NER等略显艰涩的技术,回归技术的本真,不在于多么高深莫测的技术,而是能够很好的运用并解决问题。



教程目录:
章节1: NLP和深度学习发展概况和最新动态
章节2: NLP与Python编程
章节3: 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
章节4: 句法与文法
章节5: N-GRAM文本挖掘
章节6: 表示学习与关系嵌入
章节7: 深度学习之卷积神经网络
章节8: 深度学习之递归神经网络
章节9: 特定领域命名实体识别NER技术

(1)\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
├─2. NLP实现机器学习,聊天机器人,情感分析和语义搜索
(2)\章节2: NLP与PYTHON编程
├─3. Python环境搭建及开发工具安装
├─4. NLP常用PYTHON开发包的介绍
├─5. Jieba安装、介绍及使用
├─6. Stanford NLP 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
(3)\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
├─09. 准确分词之加载自定义字典分词01
├─10. 准确分词之加载自定义字典分词02
├─11. 准确分词之动态调整词频和字典
├─12. 词性标注代码实现及信息提取
├─13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别
├─14. TextRank算法原理介绍
├─15. 基于TextRank关键词提取
(4)\章节4: 句法与文法
├─16. 依存句法与语义依存分析.7z
├─17. 依存句法树解析(子树遍历,递归搜索,叶子节点提取等)
├─18. 名词短语块挖掘.7z
├─19. 自定义语法与CFG
(5)\章节5: N-GRAM文本挖掘
├─20. N-GRAM算法介绍
├─21. N-GRAM生成词语对
├─22. TF-IDF算法介绍应用
├─23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM
(6)\章节6: 表示学习与关系嵌入
├─24. 语言模型
├─25. 词向量
├─26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax
├─27. 深入理解Word2vec算法负采样
├─28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练
(7)\章节7: 深度学习之卷积神经网络
├─29. BP神经网络
├─30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络
├─31. CNN文本分类
├─32. CNN文本分类算法模块
├─33. CNN文本分类模型详解数据预处理
├─34. CNN文本分类模型测试与部署
(8)\章节8: 深度学习之递归神经网络
├─35. 递归网络
├─36. LSTM
├─37. LSTM文本分类原理
├─38. LSTM文本分类代码架构
├─39. LSTM文本分类代码详解
├─40. LSTM文本分类模型预测与部署
(9)\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
├─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
├─43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点
├─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)
├─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)
├─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
├─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
├─48. 模型本地Lib库封装(上)
├─49. 模型本地Lib库封装(下)
├─50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(上)
├─51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(下)
├─52. 算法设计及代码实现1
├─53. 算法设计及代码实现2
├─54. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)1
├─55. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)2


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既然你诚信诚意的推荐了,那我就勉为其难的看看吧!龙天论坛不走平凡路。
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