AI深度学习自然语言处理顶级实践课程视频教程下载。本课程将首先介绍自然语言处理的发展现状和面临的挑战，同时讲解深度学习和自然语言处理的结合应用。除了基础算法，本课程还配备了来自一些典型方向的实践环节:机器翻译、文本分类、问答等。最后，我们将讨论自然语言处理的行业前景及其与各行业的整合，如医疗行业。
课程章节
第一章:1:自然语言处理和深度学习的概述和最新进展
第一课:自然语言处理的历史现在以及为什么需要学习自然语言处理技术
第二类:NLP实现机器学习、聊天机器人、情感分析和语义搜索
第2章:自然语言处理和PYTHON编程
第3课:Python环境构建和开发工具安装
第4课:介绍4:NLP PYTHON开发包
第五类:安装、引进和使用第五类:洁巴
第6课:安装、介绍和使用第6课:Python环境中的斯坦福NLP
第7课:hanlp的安装、介绍和在Python环境中的使用
第三章:快速掌握自然语言处理技术的分词、词性标注和关键词提取
第八课:分词、词性标注和命名实体识别的介绍和应用
第9课:加载精确分词用户定义词典分词01
第十课:加载精确分词；用户自定义词典分词02
第11类:动态调整词频和词典，实现精确分词
第12课:词性标注代码实现和信息提取
第13类:关键命名实体的识别，如人名、地名和机构名称
第十四课:介绍文本排名算法的原理
第15课:基于文本排名的关键词抽取
第四章:句法和语法
第16课:依赖语法和语义依赖分析
第17课:依赖语法树解析(子树遍历、递归搜索、叶节点提取等)。)
第18课:名词短语块挖掘
第19课:自定义语法和CFG
第五章:语法文本挖掘
第二十课:N-gram算法介绍
类别21: n-gram生成单词对
第22课:TF-IDF算法的介绍和应用
第23课:基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-gram
第六章:表征学习和关系嵌入
第24课:语言模型
第25课:单词向量
第26课:深刻理解Word2vec算法层面的sofmax
第27课:深刻理解Word2vec算法的负采样
课时28: 6.4基于Word2vec技术的词向量和词向量训练
第7章:用于深度学习的卷积神经网络
第29类:神经网络
第三十课:彻底理解深度学习指的是卷积神经网络
第31课:美国有线电视新闻网文本分类
第32课:CNN文本分类算法模块
第33课:CNN文本分类模型详细讲解数据预处理
第34课:CNN文本分类模型的测试与部署
第8章:用于深度学习的递归神经网络
第35课:递归网络
第36类:第一类
第37课:LSTM文本分类原则
第38课:LSTM文本分类代码架构
第三十九课:LSTM文本分类代码详解
第40课:LSTM文本分类模型的预测和部署
第9部分:用于特定领域命名实体识别的NER技术
第41课:基于深度学习的医疗保险命名实体识别专题背景介绍
第42类:医疗保险命名实体和实体关系体系的建立及命名实体的分类标准
类别43:识别医疗保险命名实体的前沿技术和困难
第44课:基于深度学习的医保命名实体识别算法模块设计(一)
第四十五课:基于深度学习的医保命名实体识别算法模块设计(下)
46班:数据采集、清洗、数据机自动标注及转换为深度学习格式(一)
第47课:数据收集、清洗、数据机器自动标注和转换为深度学习格式(第二部分)
第48课:模型本地Lib库封装(一)
第49课:模型本地Lib库封装(第二部分)
第50课:将张量流训练模型部署为云服务(第一部分)
第51课:将张量流训练模型部署为云服务(第二部分)
第52课:算法设计和代码实现1
第53课:算法设计和代码实现2
第54课:代码调试、参数优化和深度分析(深度理解)1
第55课:代码调试、参数优化和深度分析(深度理解)2
未经允许不得转载：乐搜源码 » 自然语言处理之AI深度学习顶级实战课程视频教程
