《自然语言处理》第二期_20_共：2.81GB

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文件名称：	《自然语言处理》第二期_20_共：2.81GB
文件总数量：	132条
压缩文件数量：	6条
压缩文件比：	4.54%
疑似加密文件：	0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间：	2020-5-20 04:22:03

目录：【《自然语言处理》第二期】
目录：【《自然语言处理》第二期】
    22第22章：自然语言研究的未来方向.rar
    21第21章：第七周答疑.rar
    20第20章：广义模型（UniversalTransformer).rar
    19第19章：注意力机制.rar
    02第2章：基于机器学习方法的自然语言处理.rar
    01第1章：自然语言与数学之美.rar
目录：【《自然语言处理》第二期/资料】
    第十一课：循环神经网络.pdf
    第十一课：循环神经网络.pdf
    第十三课课件.pdf
    第六课Note.pdf
    第7课note.pdf
    07第七课课件.pdf
    06第六课课件.pdf
    05第五课课件.pdf
    05第五课课件(1).pdf
    04第四课资料.pdf
    04第四课：语言模型.pdf
    03第三课资料3.pdf
    03第三课资料2.pdf
    03第三课资料1.pdf
    03第三课：自然语言.pdf
    02第二课：基于机器学习方法的自然语言处理.pdf
    01第一课：自然语言与数学之美.pdf
目录：【《自然语言处理》第二期/解压密码：UZLwdRq1wozyzXGb】
目录：【《自然语言处理》第二期/18第18章：第六周答疑】
    第六周答疑.flv
    第六周答疑.flv
目录：【《自然语言处理》第二期/17第17章：循环神经网络RNN】
    12.7注意力机制（AttentionMechanism）.flv
    12.7注意力机制（AttentionMechanism）.flv
    12.6Seq2Seq模型.flv
    12.5EncoderDecoder框架.flv
    12.4LSTM的分步实现详解.flv
    12.3LSTM的核心思想.flv
    12.2ElmanNetwork和JordanNetwor.flv
    12.1循环神经网络的基本原理.flv
目录：【《自然语言处理》第二期/16第16章：卷积神经网络CNN】
    11.8CNN如何应用在自然语言处理中.flv
    11.8CNN如何应用在自然语言处理中.flv
    11.7CNN的计算过程.flv
    11.6CNN的基本原理：卷积核、权重和池化.flv
    11.5卷积神经网络（CNN）的理解.flv
    11.4反向传播（BP）.flv
    11.3AutoEncode自编码器.flv
    11.2全连接网络及特性.flv
    11.1神经元.flv
目录：【《自然语言处理》第二期/15第15章：第五周答疑】
    第五周答疑.flv
    第五周答疑.flv
目录：【《自然语言处理》第二期/14第14章：机器翻译】
    10.6机器翻译（MachineTranslation）Part6.flv
    10.6机器翻译（MachineTranslation）Part6.flv
    10.5机器翻译（MachineTranslation）Part5.flv
    10.4机器翻译（MachineTranslation）Part4.flv
    10.3机器翻译（MachineTranslation）Part3.flv
    10.2机器翻译（MachineTranslation）Part2.flv
    10.1机器翻译（MachineTranslation）Part1.flv
目录：【《自然语言处理》第二期/13第13章：语言技术句法】
    9.5概率上下文无关句法（PCGF）Part3.flv
    9.5概率上下文无关句法（PCGF）Part3.flv
    9.4概率上下文无关句法（PCFG）Part2.flv
    9.3概率上下文无关句法（PCFG）Part1.flv
    9.2上下文无关句法（CFG）Part2.flv
    9.1上下文无关句法（CFG）Part1.flv
目录：【《自然语言处理》第二期/12第12章：第四周答疑】
    第四周答疑.flv
    第四周答疑.flv
目录：【《自然语言处理》第二期/11第11章：语言技术文本与LDA主题模型】
    8.9中英双语料库实验.flv
    8.9中英双语料库实验.flv
    8.8实验报告：文本分类准确度.flv
    8.7实验报告：困惑度（Perplexity）.flv
    8.6中文LDA模型：Wordbase和CharacterBase.flv
    8.5语义距离（SemanticDistance）.flv
    8.4主题模型的深化与对比.flv
    8.3LDA主题模型.flv
    8.2LDA和狄利克雷分布.flv
    8.12实验总结.flv
    8.11延展实验：主题模型引入字词关系的实现.flv
    8.10实验报告：文本语义相似度.flv
    8.1向量表达和潜在语义索引（LSI）.flv
目录：【《自然语言处理》第二期/10第10章：语言技术概率图模型】
    7.9PLSA主题模型2.flv
    7.9PLSA主题模型2.flv
    7.8PLSA主题模型1.flv
    7.7隐MA尔科夫模型的推导4.flv
    7.6隐MA尔科夫模型的推导3.flv
    7.5隐MA尔科夫模型的推导2.flv
    7.4隐MA尔可夫模型的推导1.flv
    7.3概率图模型：隐MA尔科夫链.flv
    7.2概率图模型：分层图模型.flv
    7.1概率图模型：贝叶斯网络（有向无环图）.flv
目录：【《自然语言处理》第二期/09第9章：第三周答疑】
    第三周答疑.flv
    第三周答疑.flv
目录：【《自然语言处理》第二期/08第8章：语言技术词性】
    6.9混合模型详解4：隐MA尔可夫模型.flv
    6.9混合模型详解4：隐MA尔可夫模型.flv
    6.8混合模型详解3：高斯混合模型.flv
    6.7混合模型详解2：EM模型.flv
    6.6混合模型详解1：EM模型.flv
    6.5从混合模型到HMM.flv
    6.4规则标注和NGram方法.flv
    6.3词性的标注类别和标注集.flv
    6.2词性标注的方法.flv
    6.10混合模型详解5：隐MA尔科夫模型.flv
    6.1什么是词性标注（POSTagging）.flv
目录：【《自然语言处理》第二期/07第7章：语言技术词表达和Word2Vec】
    5.9Word2VecPart2.flv
    5.9Word2VecPart2.flv
    5.8Word2VecPart1.flv
    5.7神经网络：反向传播2.flv
    5.6神经网络：反向传播1.flv
    5.5神经网络基础.flv
    5.4OneHot表达.flv
    5.3TFIDF权重处理.flv
    5.2语义相似度.flv
    5.10Word2VecPart3.flv
    5.1词表达.flv
目录：【《自然语言处理》第二期/06第6章：第二周答疑】
    第二周答疑.flv
    第二周答疑.flv
目录：【《自然语言处理》第二期/05第5章：语言模型和中文分词】
    4.9最大化匹配.flv
    4.9最大化匹配.flv
    4.8中文构词法.flv
    4.7语音模型和机器翻译模型.flv
    4.6概率模型：拼写检查.flv
    4.5概率模型：垃圾邮件分类.flv
    4.4语言评价模型：Interpolation(插值法).flv
    4.3语言模型评价：Perplexity(困惑度）.flv
    4.2语言模型评价：交叉熵.flv
    4.12中文分词工具：Jieba.flv
    4.11OptimalPath最优路径模型.flv
    4.10NGram模型.flv
    4.1三元语言模型.flv
目录：【《自然语言处理》第二期/04第四章：自然语言】
    3.8二元语言模型：CR情感分析.flv
    3.8二元语言模型：CR情感分析.flv
    3.7词袋模型.flv
    3.6语言模型：语言概率.flv
    3.5语义的进化.flv
    3.4语言与智能：交叉熵的定义.flv
    3.3语言与智能：信息熵.flv
    3.2语言的进化：语言游戏与摩斯密码.flv
    3.1语言的进化：来自自然选择的社会协作.flv
目录：【《自然语言处理》第二期/03第三章：1、2章答疑】
    第一周答疑.flv
    第一周答疑.flv