目录: 微专业 AI工程师从入门到精通 NLP工程师必备技能 推荐 size: 15.43 GB 目录数: 35 文件数: 156
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┣━━01-自然语言处理基础知识与操作
┃ ┣━━第二章英文文本处理与解析
┃ ┃ ┣━━nltk工具库英文文本处理案例.mp4 size: 139.99 MB
┃ ┃ ┣━━spacy工具库英文文本处理案例.mp4 size: 413.95 MB
┃ ┃ ┣━━基于python的英文文本相似度比对.mp4 size: 122.75 MB
┃ ┃ ┣━━简易文本情感分析器构建.mp4 size: 34.02 MB
┃ ┃ ┣━━英文文本解析任务介绍：分词、去停用词、提取词干等.mp4 size: 69.12 MB
┃ ┃ ┣━━章概述.mp4 size: 13.9 MB
┃ ┃ ┗━━章小结.mp4 size: 24.52 MB
┃ ┣━━第三章中文文本处理与解析
┃ ┃ ┣━━jieba工具库介绍.mp4 size: 498.41 MB
┃ ┃ ┣━━python新闻网站关键词抽取.mp4 size: 44.7 MB
┃ ┃ ┣━━python中文文本清洗、处理与可视化.mp4 size: 168.51 MB
┃ ┃ ┣━━章概述.mp4 size: 7.38 MB
┃ ┃ ┣━━章小结.mp4 size: 35.26 MB
┃ ┃ ┣━━中文文本处理任务介绍：分词、去停用词、ngram.mp4 size: 209.1 MB
┃ ┃ ┗━━中文文本解析任务介绍：词性分析、依赖分析等.mp4 size: 151.12 MB
┃ ┗━━第一章自然语言处理基础
┃ ┃ ┣━━模式匹配与正则表达式.mp4 size: 431.25 MB
┃ ┃ ┣━━文本数据、字、词、term.mp4 size: 182.51 MB
┃ ┃ ┣━━一章概述.mp4 size: 6.26 MB
┃ ┃ ┣━━一章小结.mp4 size: 58.75 MB
┃ ┃ ┣━━字符串处理.mp4 size: 370.12 MB
┃ ┃ ┗━━字符串基本处理与正则表达式文本匹配与替换.mp4 size: 492.86 MB
┣━━02-语言模型与应用
┃ ┣━━第二章统计语言模型与神经语言模型构建
┃ ┃ ┣━━kenlm工具库使用及语言模型生成.mp4 size: 189.76 MB
┃ ┃ ┣━━基于kenlm的简易拼写纠错.mp4 size: 174.21 MB
┃ ┃ ┣━━基于pytorch的语言模型训练.mp4 size: 247.99 MB
┃ ┃ ┣━━基于rnn的神经语言模型.mp4 size: 647.21 MB
┃ ┃ ┣━━基于统计的语言模型构建.mp4 size: 220.51 MB
┃ ┃ ┣━━章概述.mp4 size: 29.84 MB
┃ ┃ ┗━━章小结.mp4 size: 102.33 MB
┃ ┣━━第一章语言模型与应用
┃ ┃ ┣━━ngram应用：词性标注、中文分词、机器翻译与语音识别.mp4 size: 397.08 MB
┃ ┃ ┣━━ngram语言模型.mp4 size: 240.13 MB
┃ ┃ ┣━━假设性独立与联合概率链规则.mp4 size: 67.24 MB
┃ ┃ ┣━━章概述.mp4 size: 25.92 MB
┃ ┃ ┗━━章小结.mp4 size: 35.46 MB
┃ ┣━━考核作业.zip size: 221.7 KB
┃ ┗━━课件与代码.zip size: 8.65 MB
┣━━03-文本表示
┃ ┣━━第二章-文本表示进阶
┃ ┃ ┣━━01章概述.mp4 size: 50.13 MB
┃ ┃ ┣━━02-预训练在图像领域的应用.mp4 size: 322.03 MB
┃ ┃ ┣━━03-elmo基于上下文的word embedding.mp4 size: 319.96 MB
┃ ┃ ┣━━04-gpt transformer建模句子信息.mp4 size: 566.71 MB
┃ ┃ ┣━━05-bert 预训练双向transformer.mp4 size: 708.94 MB
┃ ┃ ┣━━06-基于bert进行fine-tuning.mp4 size: 176.06 MB
┃ ┃ ┗━━07章小结.mp4 size: 52.2 MB
┃ ┣━━第一章-文本词与句的表示
┃ ┃ ┣━━01章概述.mp4 size: 36.86 MB
┃ ┃ ┣━━02-文本表示概述.mp4 size: 129.1 MB
┃ ┃ ┣━━03-文本离散表示：词袋模型与tf-idf.mp4 size: 305.2 MB
┃ ┃ ┣━━04-文本分布式表示：word2vec.mp4 size: 279.58 MB
┃ ┃ ┣━━05-python中文文本向量化表示.mp4 size: 121.62 MB
┃ ┃ ┣━━06-基于gensim的中文文本词向量训练与相似度匹配.mp4 size: 286.17 MB
┃ ┃ ┗━━07章小结.mp4 size: 28.11 MB
┃ ┗━━考核作业.zip size: 61.54 KB
┣━━04-文本分类
┃ ┣━━第二章-文本分类深度学习模型与实战
┃ ┃ ┣━━01章概述.mp4 size: 5.44 MB
┃ ┃ ┣━━02-词嵌入与fine-tuning.mp4 size: 12.72 MB
┃ ┃ ┣━━03-基于卷积神经网络的文本分类.mp4 size: 264.69 MB
┃ ┃ ┣━━04-基于lstm的文本分类.mp4 size: 123.65 MB
┃ ┃ ┣━━05-transformerself-attention介绍.mp4 size: 62.14 MB
┃ ┃ ┣━━06-使用tensorflow构建卷积神经网络完成新闻分类.mp4 size: 105.84 MB
┃ ┃ ┣━━07-使用tensorflow构建lstm完成影评褒贬分析模型.mp4 size: 10.41 MB
┃ ┃ ┗━━08章小结.mp4 size: 7.39 MB
┃ ┣━━第一章-文本分类机器学习模型与实战
┃ ┃ ┣━━01章概述.mp4 size: 55.82 MB
┃ ┃ ┣━━02-朴素贝叶斯模型与中文文本分类.mp4 size: 395.33 MB
┃ ┃ ┣━━03-逻辑回归 _svm与文本分类.mp4 size: 1.25 GB
┃ ┃ ┣━━04-facebook fasttext原理与操作.mp4 size: 366.85 MB
┃ ┃ ┣━━05-python中文新闻分类.mp4 size: 214.96 MB
┃ ┃ ┣━━06-基于fasttext的文本情感分析.mp4 size: 183.86 MB
┃ ┃ ┗━━07章小结.mp4 size: 73.19 MB
┃ ┗━━考核作业.zip size: 99.19 KB
┣━━05-文本主题抽取与表示
┃ ┣━━第一章-文本主题抽取与表示
┃ ┃ ┣━━01章小结.mp4 size: 6.57 MB
┃ ┃ ┣━━02-基于tf-idf与text-rank的主题词抽取.mp4 size: 16.35 MB
┃ ┃ ┣━━03-监督学习与文本打标签.mp4 size: 6.58 MB
┃ ┃ ┣━━04-无监督学习与lda主题模型.mp4 size: 182.6 MB
┃ ┃ ┣━━05基于python的中文关键词抽取与可视化.mp4 size: 6.55 MB
┃ ┃ ┣━━06-基于lda的新闻主题分析与可视化呈现.mp4 size: 39.47 MB
┃ ┃ ┗━━07章小结.mp4 size: 7.2 MB
┃ ┗━━考核作业.zip size: 42.93 KB
┣━━06-序列到序列模型
┃ ┣━━第一章-序列到序列模型与应用
┃ ┃ ┣━━01章概述.mp4 size: 5.78 MB
┃ ┃ ┣━━02-从rnn到seq2seq模型.mp4 size: 6.01 MB
┃ ┃ ┣━━03-编码解码模型.mp4 size: 12.59 MB
┃ ┃ ┣━━04-seq2seq模型详解.mp4 size: 45.24 MB
┃ ┃ ┣━━05-注意（attention）机制.mp4 size: 36.38 MB
┃ ┃ ┣━━06-tensorflow seq2seq模型使用方法详解.mp4 size: 177.54 MB
┃ ┃ ┣━━07-基于seq2seq的文本摘要生成实现.mp4 size: 148.8 MB
┃ ┃ ┗━━08章总结.mp4 size: 72.69 MB
┃ ┗━━考核作业.zip size: 47.73 KB
┣━━07-文本生成
┃ ┣━━第一章-文本生成与自动创作
┃ ┃ ┣━━01章概述.mp4 size: 2.42 MB
┃ ┃ ┣━━02-基于rnn lstm的语言模型回顾.mp4 size: 10.51 MB
┃ ┃ ┣━━03-基于语言模型的文本生成原理.mp4 size: 2.04 MB
┃ ┃ ┣━━04-基于lstm的唐诗生成器.mp4 size: 67.12 MB
┃ ┃ ┣━━05-基于seq2seq的文本序列生成原理.mp4 size: 9.2 MB
┃ ┃ ┣━━06-基于seq2seq的对联生成器.mp4 size: 96.68 MB
┃ ┃ ┗━━07章小结.mp4 size: 14.87 MB
┃ ┗━━考核作业.zip size: 71.06 KB
┣━━08-机器翻译
┃ ┗━━第一章-机器翻译：双语翻译
┃ ┃ ┣━━01-统计机器翻译
┃ ┃ ┃ ┣━━01章概述.mp4 size: 1018.25 KB
┃ ┃ ┃ ┣━━02-词，句子和语料与基本概率论知识.mp4 size: 24.72 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━03-翻译模型与语言模型.mp4 size: 60.4 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━04-解码与beam-search.mp4 size: 9.37 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━05-翻译系统评估.mp4 size: 9.02 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━06-moses统计翻译系统实战.mp4 size: 63.28 MB
┃ ┃ ┃ ┗━━07章小结.mp4 size: 4.57 MB
┃ ┃ ┣━━02-基于seq2seq的机器翻译模型
┃ ┃ ┃ ┣━━01章概述.mp4 size: 3.87 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━02-基础seq2seq编解码模型机器翻译应用.mp4 size: 45.13 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━03-基于注意力机制的seq2seq机器翻译优化.mp4 size: 38.65 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━04-基于keras完成的基础seq2seq机器翻译模型.mp4 size: 22.1 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━05-基于tensorflow的google版seq2seq机器翻译模型.mp4 size: 34.37 MB
┃ ┃ ┃ ┗━━06章小结.mp4 size: 2.63 MB
┃ ┃ ┣━━03-fackbook基于CNN的机器翻译模型
┃ ┃ ┃ ┣━━01章概述.mp4 size: 3.27 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━02-基于cnn的翻译系统模型结构.mp4 size: 55.58 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━03-使用cnn完成神经翻译系统的tricks.mp4 size: 14.74 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━04-facebook cnn机器翻译系统代码解析.mp4 size: 46.43 MB
┃ ┃ ┃ ┗━━05章小结.mp4 size: 12.62 MB
┃ ┃ ┗━━04-来自Google的Transformer模型
┃ ┃ ┃ ┣━━01章概述.mp4 size: 2.54 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━02-来自google的transformer模型.mp4 size: 71.08 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━03-transformer模型的训练细节.mp4 size: 6.15 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━04-transformer源码解析.mp4 size: 114.29 MB
┃ ┃ ┃ ┗━━05章小结.mp4 size: 5.86 MB
┣━━09-聊天机器人
┃ ┗━━第一章-聊天机器人：机器客服与语音助手
┃ ┃ ┣━━01-基于内容匹配的聊天机器人
┃ ┃ ┃ ┣━━01章概述.mp4 size: 2.14 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━02-聊天机器人基本知识综述.mp4 size: 44.25 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━03-基于内容匹配的聊天机器人.mp4 size: 54.58 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━04-基于深度学习匹配的聊天机器人tensorflow实现.mp4 size: 67.25 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━05-基于深度学习匹配的聊天机器人pytorch实现.mp4 size: 60.28 MB
┃ ┃ ┃ ┗━━06章小结.mp4 size: 24.28 MB
┃ ┃ ┗━━02-基于seq2seq的聊天机器人
┃ ┃ ┃ ┣━━01章概述.mp4 size: 2.93 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━02-聊天机器人场景与seq2seq模型回顾.mp4 size: 154.12 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━03-数据准备与处理.mp4 size: 80.19 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━04-基于tensorflow seq2seq的chatbot完整实现.mp4 size: 180.06 MB
┃ ┃ ┃ ┣━━05-拓展：基于transformer的chatbot实现.mp4 size: 169.77 MB
┃ ┃ ┃ ┗━━06章小结.mp4 size: 35.93 MB
┣━━10-视觉文本任务：看图说话
┃ ┣━━01-看图说话问题与实现
┃ ┃ ┣━━1.1 本章概述.mp4 size: 2.86 MB
┃ ┃ ┣━━1.2 “看图说话”问题介绍.mp4 size: 7.81 MB
┃ ┃ ┣━━1.3 简易cnn+rnn编码解码模型完成图片短文本描述原理.mp4 size: 67.26 MB
┃ ┃ ┣━━1.4 注意力模型与“看图说话”优化.mp4 size: 26.76 MB
┃ ┃ ┣━━1.5 基于cnn+rnn的编解码“看图说话”与beam-search优化.mp4 size: 105.95 MB
┃ ┃ ┣━━1.6 基于attention model的“看图说话”实现.mp4 size: 27.92 MB
┃ ┃ ┗━━1.7 本章小结.mp4 size: 1.84 MB
┃ ┗━━02-视觉问答机器人(VQA)原理与实现
┃ ┃ ┣━━2.1 本章概述.mp4 size: 1.61 MB
┃ ┃ ┣━━2.2 视觉问答机器人问题介绍.mp4 size: 34.82 MB
┃ ┃ ┣━━2.3 基于图像信息和文本信息抽取匹配的vqa实现方案.mp4 size: 30.93 MB
┃ ┃ ┣━━2.4 基于注意力(attention)的深度学习vqa实现方案.mp4 size: 16.18 MB
┃ ┃ ┣━━2.5使用keras完成cnn+rnn基础vqa模型.mp4 size: 24.39 MB
┃ ┃ ┣━━2.6基于attention的深度学习vqa模型实现.mp4 size: 41.58 MB
┃ ┃ ┗━━2.7 本章小结.mp4 size: 1.67 MB
┗━━11-文本相似度计算与文本匹配问题
┃ ┣━━01-文本相似度计算与文本匹配问题
┃ ┃ ┣━━1.1 本章概述.mp4 size: 5.89 MB
┃ ┃ ┣━━1.2 文本相似度问题与应用.mp4 size: 9.06 MB
┃ ┃ ┣━━1.3 传统文本相似度计算方式：编辑距离、simhash、word2vec.mp4 size: 148.01 MB
┃ ┃ ┣━━1.4 编辑距离计算python实现.mp4 size: 23.46 MB
┃ ┃ ┣━━1.5 基于simhash的相似文本判断.mp4 size: 62.75 MB
┃ ┃ ┣━━1.6 词向量word averaging.mp4 size: 24.75 MB
┃ ┃ ┣━━1.7 本章小结.mp4 size: 2.36 MB
┃ ┃ ┗━━第1章文本相似度问题与应用场景.pdf size: 7.49 MB
┃ ┗━━02-基于深度学习的文本语义匹配
┃ ┃ ┣━━2.1 本章概述.mp4 size: 2.93 MB
┃ ┃ ┣━━2.2 基于深度学习的句子相似度模型.mp4 size: 32.12 MB
┃ ┃ ┣━━2.3 dssm（deep structured semantic models）模型详解.mp4 size: 20.85 MB
┃ ┃ ┣━━2.4 drmm（deep relevance matching model）模型详解.mp4 size: 21.39 MB
┃ ┃ ┣━━2.5基于lstm的监督学习语义表达抽取.mp4 size: 81.31 MB
┃ ┃ ┣━━2.6基于dssm的问题语义相似度匹配案例.mp4 size: 25.91 MB
┃ ┃ ┣━━2.7基于drmm的问答匹配案例.mp4 size: 21.68 MB
┃ ┃ ┣━━2.8 本章小结.mp4 size: 3.94 MB
┃ ┃ ┗━━第2章基于深度学习的文本语义匹配.pdf size: 7.84 MB
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