AI人工智能工程师-NLP必备技能-涵盖自然语言处理、聊天机器人等_15.43GB

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文件名称：	AI人工智能工程师-NLP必备技能-涵盖自然语言处理、聊天机器人等499_共：15.43GB
文件总数量：	156条
压缩文件数量：	7条
压缩文件比：	4.48%
疑似加密文件：	0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间：	2023-07-31 08:08:45

目录：【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】
【实战】基于python的英文文本相似度比对.mp4　[122.75MB]
【实战】spacy工具库英文文本处理案例.mp4　[413.94MB]
英文文本解析任务介绍：分词、去停用词、提取词干等.mp4　[69.11MB]
【实战】nltk工具库英文文本处理案例.mp4　[139.98MB]
章概述.mp4　[13.90MB]
章小结.mp4　[24.52MB]
【实战】简易文本情感分析器构建.mp4　[34.01MB]

目录：【05-文本主题抽取与表示/第一章-文本主题抽取与表示】
05基于python的中文关键词抽取与可视化.mp4　[6.54MB]
03-监督学习与文本打标签.mp4　[6.58MB]
06-基于lda的新闻主题分析与可视化呈现.mp4　[39.47MB]
01章小结.mp4　[6.57MB]
02-基于tf-idf与text-rank的主题词抽取.mp4　[16.35MB]
07章小结.mp4　[7.20MB]
04-无监督学习与lda主题模型.mp4　[182.59MB]

目录：【06-序列到序列模型】
考核作业.zip　[47.72KB]

目录：【05-文本主题抽取与表示】
考核作业.zip　[42.92KB]

目录：【07-文本生成】
考核作业.zip　[71.06KB]

目录：【08-机器翻译/第一章-机器翻译：双语翻译/01-统计机器翻译】
03-翻译模型与语言模型.mp4　[60.40MB]
07章小结.mp4　[4.57MB]
06-【实战】moses统计翻译系统实战.mp4　[63.27MB]
05-翻译系统评估.mp4　[9.02MB]
02-词，句子和语料与基本概率论知识.mp4　[24.72MB]
04-解码与beam-search.mp4　[9.36MB]
01章概述.mp4　[1018.25KB]

目录：【06-序列到序列模型/第一章-序列到序列模型与应用】
06-tensorflowseq2seq模型使用方法详解.mp4　[177.54MB]
08章总结.mp4　[72.68MB]
04-seq2seq模型详解.mp4　[45.23MB]
03-编码解码模型.mp4　[12.59MB]
01章概述.mp4　[5.77MB]
07-基于seq2seq的文本摘要生成实现.mp4　[148.80MB]
02-从rnn到seq2seq模型.mp4　[6.01MB]
05-注意（attention）机制.mp4　[36.38MB]

目录：【11-文本相似度计算与文本匹配问题/02-基于深度学习的文本语义匹配】
2.5【实战】基于lstm的监督学习语义表达抽取.mp4　[81.30MB]
2.3dssm（deepstructuredsemanticmodels）模型详解.mp4　[20.85MB]
2.2基于深度学习的句子相似度模型.mp4　[32.12MB]
2.1本章概述.mp4　[2.93MB]
2.6【实战】基于dssm的问题语义相似度匹配案例.mp4　[25.91MB]
2.7【实战】基于drmm的问答匹配案例.mp4　[21.67MB]
2.8本章小结.mp4　[3.93MB]
第2章基于深度学习的文本语义匹配.pdf　[7.84MB]
2.4drmm（deeprelevancematchingmodel）模型详解.mp4　[21.38MB]

目录：【03-文本表示/第二章-文本表示进阶】
01章概述.mp4　[50.13MB]
07章小结.mp4　[52.20MB]
02-预训练在图像领域的应用.mp4　[322.02MB]
05-bert预训练双向transformer.mp4　[708.94MB]
03-elmo基于上下文的wordembedding.mp4　[319.96MB]
04-gpttransformer建模句子信息.mp4　[566.70MB]
06-基于bert进行fine-tuning.mp4　[176.06MB]

目录：【10-视觉文本任务：看图说话/01-看图说话问题与实现】
1.2“看图说话”问题介绍.mp4　[7.81MB]
1.7本章小结.mp4　[1.83MB]
1.3简易cnn+rnn编码解码模型完成图片短文本描述原理.mp4　[67.25MB]
1.5【实战】基于cnn+rnn的编解码“看图说话”与beam-search优化.mp4　[105.95MB]
1.1本章概述.mp4　[2.85MB]
1.4注意力模型与“看图说话”优化.mp4　[26.75MB]
1.6【实战】基于attentionmodel的“看图说话”实现.mp4　[27.92MB]

目录：【01-自然语言处理基础知识与操作/第一章自然语言处理基础】
字符串基本处理与正则表达式文本匹配与替换.mp4　[492.85MB]
模式匹配与正则表达式.mp4　[431.24MB]
一章小结.mp4　[58.75MB]
文本数据、字、词、term.mp4　[182.50MB]
一章概述.mp4　[6.25MB]
字符串处理.mp4　[370.11MB]

目录：【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】
1.2文本相似度问题与应用.mp4　[9.06MB]
1.3传统文本相似度计算方式：编辑距离、simhash、word2vec.mp4　[148.00MB]
1.4【实战】编辑距离计算python实现.mp4　[23.46MB]
1.5【实战】基于simhash的相似文本判断.mp4　[62.74MB]
1.6【实战】词向量wordaveraging.mp4　[24.75MB]
1.7本章小结.mp4　[2.36MB]
第1章文本相似度问题与应用场景.pdf　[7.48MB]
1.1本章概述.mp4　[5.89MB]

目录：【04-文本分类】
考核作业.zip　[99.19KB]

目录：【08-机器翻译/第一章-机器翻译：双语翻译/03-fackbook基于CNN的机器翻译模型】
01章概述.mp4　[3.27MB]
03-使用cnn完成神经翻译系统的tricks.mp4　[14.73MB]
04-facebookcnn机器翻译系统代码解析.mp4　[46.43MB]
05章小结.mp4　[12.61MB]
02-基于cnn的翻译系统模型结构.mp4　[55.58MB]

目录：【03-文本表示】
考核作业.zip　[61.54KB]

目录：【02-语言模型与应用/第一章语言模型与应用】
章小结.mp4　[35.45MB]
假设X独立与联合概率链规则.mp4　[67.23MB]
章概述.mp4　[25.91MB]
ngram应用：词X标注、中文分词、机器翻译与语音识别.mp4　[397.08MB]
ngram语言模型.mp4　[240.13MB]

目录：【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】
【实战】kenlm工具库使用及语言模型生成.mp4　[189.76MB]
章小结.mp4　[102.33MB]
基于统计的语言模型构建.mp4　[220.50MB]
【实战】基于pytorch的语言模型训练.mp4　[247.98MB]
【实战】基于kenlm的简易拼写纠错.mp4　[174.21MB]
基于rnn的神经语言模型.mp4　[647.20MB]
章概述.mp4　[29.83MB]

目录：【04-文本分类/第一章-文本分类机器学习模型与实战】
03-逻辑回归_svm与文本分类.mp4　[1.25GB]
02-朴素贝叶斯模型与中文文本分类.mp4　[395.32MB]
07章小结.mp4　[73.18MB]
06-【实战】基于fasttext的文本情感分析.mp4　[183.86MB]
05-【实战】python中文新闻分类.mp4　[214.95MB]
04-facebookfasttext原理与操作.mp4　[366.85MB]
01章概述.mp4　[55.82MB]

目录：【07-文本生成/第一章-文本生成与自动创作】
03-基于语言模型的文本生成原理.mp4　[2.04MB]
06-【实战】基于seq2seq的对联生成器.mp4　[96.68MB]
05-基于seq2seq的文本序列生成原理.mp4　[9.19MB]
02-基于rnnlstm的语言模型回顾.mp4　[10.51MB]
04-【实战】基于lstm的唐诗生成器.mp4　[67.11MB]