自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程，资源教程下载

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自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程，资源教程下载

├─章节1：

│ 1. NLP和深度学习发展概况和最新动态

│ 2. NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索.mp4

├─章节2： NLP与PYTHON编程

│ 3. Python环境搭建及开发工具安装.mp4

│ 4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.mp4

│ 5. Jieba安装、介绍及使用.mp4

│ 6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4

│ 7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用.mp4

├─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、词忄生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. 词忄生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

├─章节4： 句法与文法

│ 16. 依存句法与语义依存分析.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

│ 18. 名词短语块挖掘.mp4

│ 19. 自定义语法与CFG.mp4

├─章节5： N-GRAM文本挖掘

│ 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

├─章节6： 表示学习与关系嵌入

│ 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

├─章节7： 深度学习之卷积神经网络

│ 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

├─章节8： 深度学习之递归神经网络

│ 35. 递归网络.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

├─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.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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