【500集全】NLP三天入门到起飞!一口气学完Transformer、LSTM情感分析、对话机器人、隐马尔科夫、文本分类等自然语言处理必备基础与实战

211
12
2026-01-08 14:54:21
3
投币
7
1
感谢支持!!!!!!
一个专注于分享人工智能技术的up主!
视频选集
(45/87)
1. 1.NLP该怎么快速入门?
02:25
1V1入门AI专属学习规划,论文辅导,A高薪就业指导,简历优化
03:28
2. 2.【NLP基础】 NLP常用工具包实战:1-Python字符串处
11:51
3. 3.2-正则表达式基本语
09:07
4. 4.2-正则常用符
09:03
5. 5.4-常用函数介
09:52
6. 6.5-NLTK工具包简
07:56
7. 7.6-停用词过
07:13
8. 8.7-词性标
08:22
9. 9.8-数据清洗实
10:18
10. 10.9-Spacy工具包
09:56
11. 11.10-名字实体匹配
06:57
12. 12.11-恐怖袭击分析
11:08
13. 13.12-统计分析结果
07:58
14. 14.13-结巴分词器
08:43
15. 【Transformer】1.课程介绍
04:07
16. 12.1-transformer发家
06:20
17. 13.2-对图像数据构建patch序
09:13
18. 14.3-VIT整体架构解读
09:28
19. 15.4-CNN遇到的问题与窘境
07:33
19. 15.4-CNN遇到的问题与窘境.vid
07:32
20. 16.5-计算公式解读
09:11
21. 17.6-位置编码与TNT模型
08:49
22. 18.7-TNT模型细节分析
09:56
23. 19.1-项目配置说明
06:08
24. 20.2-输入序列构建方法解读
07:54
25. 21.3-注意力机制计算
07:09
26. 22.4-输出层计算结果
07:48
27. 23.1-swintransfor
05:39
28. 24.2-要解决的问题及其优势分析
08:12
29. 25.3-一个block要完成的任
06:46
30. 26.4-获取各窗口输入特征
08:04
31. 27.5-基于窗口的注意力机制解读
10:12
32. 28.6-窗口偏移操作的实现
08:33
33. 29.7-偏移细节分析及其计算量概
07:58
34. 30.8-整体网络架构整合
06:27
35. 31.9-下采样操作实现方法
06:21
36. 32.10-分层计算方法
06:40
37. 【BERT】2.1-BERT任务目标概述
05:28
38. 3.2-传统解决方案遇到的问题1
11:10
39. 4.3-注意力机制的作用1
06:58
40. 5.4-self-attention
11:26
41. 6.5-特征分配与softmax机制
09:21
42. 7.6-Multi-head的作用1
09:10
43. 8.7-位置编码与多层堆叠1
07:18
44. 9.8-transformer整体架
10:58
45. 10.9-BERT模型训练方法
09:38
46. 11.10-训练实例
09:48
47. 15.第二章 商品信息可视化与文本分析:1-任务概述
09:46
48. 16.2-商品类别划分
10:12
49. 17.3-商品类别可视化展示
11:21
50. 18.4-描述长度对价格的影响
08:21
51. 19.5-词云展示
11:03
52. 20.6-tf-idf结果
09:49
53. 21.7-降维可视化展示
08:31
55. 23.第三章 贝叶斯算法:1-贝叶斯算法概述
06:59
56. 24.2-贝叶斯推导实例
07:38
57. 25.3-贝叶斯拼写纠错实例
11:47
58. 26.4-垃圾邮件过滤实例
14:10
59. 27.5-贝叶斯实现拼写检查器
12:21
60. 28.第四章 新闻分类任务实战:1-文本分析与关键词提取
12:12
61. 29.2-相似度计算
11:44
62. 30.3-新闻数据与任务简介
10:20
63. 31.4-TF-IDF关键词提取
13:29
64. 32.5-LDA建模
09:10
65. 33.6-基于贝叶斯算法进行新闻分类
14:54
66. 34.第五章 HMM隐马尔科夫模型:1-马尔科夫模型
07:23
67. 35.2-隐马尔科夫模型基本出发点
07:34
68. 36.3-组成与要解决的问题
05:38
69. 37.4-暴力求解方法
09:04
70. 38.5-复杂度计算
05:43
71. 39.6-前向算法
13:28
72. 41.8-Baum-Welch算法
09:29
73. 43.10-维特比算法
15:44
74. 44.第六章 HMM工具包实战:1-hmmlearn工具包
06:50
75. 46.3-中文分词任务
05:23
76. 47.4-实现中文分词
10:46
77. 48.第七章 语言模型:0-开篇
04:37
78. 49.2-语言模型
06:16
79. 50.3-N-gram模型
08:33
80. 52.5-神经网络模型
10:03
81. 55.8-CBOW求解目标
05:40
82. 56.9-锑度上升求解
10:11
83. 58.第八章 使用Gemsim构建词向量:1-使用Gensim库构造词向量
06:22
84. 59.2-维基百科中文数据处理
10:27
85. 60.3-Gensim构造word2vec模型
08:52
86. 61.4-测试模型相似度结果
07:43
客服
顶部
赛事库 课堂 2021拜年纪