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    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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    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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    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
    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。
    ===============课程目录===============
    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;目录中文件数:2个
    ├─1. NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术.rar
    ├─2. NLP实现机器学习,聊天机器人,情感分析和语义搜索.rar
    (2)\章节2: NLP与PYTHON编程;目录中文件数:5个
    ├─3. Python环境搭建及开发工具安装.rar
    ├─4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.rar
    ├─5. Jieba安装、介绍及使用.rar
    ├─6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用.rar
    ├─7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用.rar
    (3)\章节3: 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取;目录中文件数:8个
    ├─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
    (4)\章节4: 句法与文法;目录中文件数:4个
    ├─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).mp4
    ├─18. 名词短语块挖掘.7z
    ├─19. 自定义语法与CFG.mp4
    (5)\章节5: N-GRAM文本挖掘;目录中文件数:4个
    ├─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
    (6)\章节6: 表示学习与关系嵌入;目录中文件数:5个
    ├─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
    (7)\章节7: 深度学习之卷积神经网络;目录中文件数:6个
    ├─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
    (8)\章节8: 深度学习之递归神经网络;目录中文件数:6个
    ├─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
    (9)\章节9: 特定领域命名实体识别NER技术;目录中文件数:15个
    ├─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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