NLP自然语言处理

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2019-05-08 11:29:20
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NLP自然语言,领略自然语言处理的魅力!
视频选集
(11/55)
1. NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术
21:04
2. NLP实现机器学习,聊天机器人,情感分析和语义搜索
32:58
3. Python环境搭建及开发工具安装
15:32
4. NLP常用PYTHON开发包的介绍
19:59
5. Jieba安装、介绍及使用
21:33
6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用
16:18
7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用
17:30
08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用
14:32
09. 准确分词之加载自定义字典分词01
17:36
10. 准确分词之加载自定义字典分词02
19:37
11. 准确分词之动态调整词频和字典
18:02
12. 词性标注代码实现及信息提取
11:04
13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别
20:04
14. TextRank算法原理介绍
28:14
15. 基于TextRank关键词提取
14:08
16. 依存句法与语义依存分析
14:08
17. 依存句法树解析(子树遍历,递归搜索,叶子节点提取等)
20:43
18. 名词短语块挖掘
27:36
19. 自定义语法与CFG
21:47
20. N-GRAM算法介绍
13:45
21. N-GRAM生成词语对
13:37
22. TF-IDF算法介绍应用
12:34
23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM
23:37
24. 语言模型
09:38
25. 词向量
25:26
26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax
30:22
27. 深入理解Word2vec算法负采样
23:06
28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练
43:44
29. BP神经网络
29:12
30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络
31:24
31. CNN文本分类
20:20
32. CNN文本分类算法模块
37:51
33. CNN文本分类模型详解数据预处理
16:50
34. CNN文本分类模型测试与部署
06:56
35. 递归网络
29:12
36. LSTM
25:39
37. LSTM文本分类原理
07:21
38. LSTM文本分类代码架构
12:05
39. LSTM文本分类代码详解
23:22
40. LSTM文本分类模型预测与部署
12:34
41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍
36:51
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
35:21
43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点
17:03
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)
24:55
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)
21:56
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
23:03
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
26:27
48. 模型本地Lib库封装(上)
27:42
49. 模型本地Lib库封装(下)
17:26
50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(上)
22:16
51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务(下)
21:02
52. 算法设计及代码实现1
55:53
53. 算法设计及代码实现2
26:45
54. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)1
42:41
55. 代码调试,参数优化及深度剖析(深入理解)2
43:07
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