XN-AI人工智能工程师-NLP必备技能
XN-AI人工智能工程师-NLP必备技能-完结-无课件（15.43G）课程内容
├──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】nltk工具库英文文本处理案例 .mp4139.99M
| | ├──【实战】spacy工具库英文文本处理案例 .mp4413.95M
| | ├──【实战】基于python的英文文本相似度比对 .mp4122.75M
| | ├──【实战】简易文本情感分析器构建 .mp434.02M
| | ├──英文文本解析任务介绍：分词、去停用词、提取词干等 .mp469.12M
| | ├──章概述 .mp413.90M
| | └──章小结 .mp424.52M
| ├──第三章中文文本处理与解析
| | ├──jieba工具库介绍 .mp4498.41M
| | ├──【实战】python新闻网站关键词抽取 .mp444.70M
| | ├──【实战】python中文文本清洗、处理与可视化 .mp4168.51M
| | ├──章概述 .mp47.38M
| | ├──章小结 .mp435.26M
| | ├──中文文本处理任务介绍：分词、去停用词、ngram .mp4209.10M
| | └──中文文本解析任务介绍：词性分析、依赖分析等 .mp4151.12M
| └──第一章自然语言处理基础
| | ├──模式匹配与正则表达式 .mp4431.25M
| | ├──文本数据、字、词、term .mp4182.51M
| | ├──一章概述 .mp46.26M
| | ├──一章小结 .mp458.75M
| | ├──字符串处理 .mp4370.12M
| | └──字符串基本处理与正则表达式文本匹配与替换 .mp4492.86M
├──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 .mp4189.76M
| | ├──【实战】基于kenlm的简易拼写纠错 .mp4174.21M
| | ├──【实战】基于pytorch的语言模型训练 .mp4247.99M
| | ├──基于rnn的神经语言模型 .mp4647.21M
| | ├──基于统计的语言模型构建 .mp4220.51M
| | ├──章概述 .mp429.84M
| | └──章小结 .mp4102.33M
| ├──第一章语言模型与应用
| | ├──ngram应用：词性标注、中文分词、机器翻译与语音识别 .mp4397.08M
| | ├──ngram语言模型 .mp4240.13M
| | ├──假设性独立与联合概率链规则 .mp467.24M
| | ├──章概述 .mp425.92M
| | └──章小结 .mp435.46M
| ├──考核作业 .zip221.70kb
| └──课件与代码 .zip8.65M
├──03-文本表示
| ├──第二章-文本表示进阶
| | ├──01章概述 .mp450.13M
| | ├──02-预训练在图像领域的应用 .mp4322.03M
| | ├──03-elmo基于上下文的word embedding .mp4319.96M
| | ├──04-gpt transformer建模句子信息 .mp4566.71M
| | ├──05-bert 预训练双向transformer .mp4708.94M
| | ├──06-基于bert进行fine-tuning .mp4176.06M
| | └──07章小结 .mp452.20M
| ├──第一章-文本词与句的表示
| | ├──01章概述 .mp436.86M
| | ├──02-文本表示概述 .mp4129.10M
| | ├──03-文本离散表示：词袋模型与tf-idf .mp4305.20M
| | ├──04-文本分布式表示：word2vec .mp4279.58M
| | ├──05-【实战】python中文文本向量化表示 .mp4121.62M
| | ├──06-【实战】基于gensim的中文文本词向量训练与相似度匹配 .mp4286.17M
| | └──07章小结 .mp428.11M
| └──考核作业 .zip61.54kb
├──04-文本分类
| ├──第二章-文本分类深度学习模型与实战
| | ├──01章概述 .mp45.44M
| | ├──02-词嵌入与fine-tuning .mp412.72M
| | ├──03-基于卷积神经网络的文本分类 .mp4264.69M
| | ├──04-基于lstm的文本分类 .mp4123.65M
| | ├──05-transformerself-attention介绍 .mp462.14M
| | ├──06-使用tensorflow构建卷积神经网络完成新闻分类 .mp4105.84M
| | ├──07-使用tensorflow构建lstm完成影评褒贬分析模型 .mp410.41M
| | └──08章小结 .mp47.39M
| ├──第一章-文本分类机器学习模型与实战
| | ├──01章概述 .mp455.82M
| | ├──02-朴素贝叶斯模型与中文文本分类 .mp4395.33M
| | ├──03-逻辑回归 _svm与文本分类 .mp41.25G
| | ├──04-facebook fasttext原理与操作 .mp4366.85M
| | ├──05-【实战】python中文新闻分类 .mp4214.96M
| | ├──06-【实战】基于fasttext的文本情感分析 .mp4183.86M
| | └──07章小结 .mp473.19M
| └──考核作业 .zip99.19kb
├──05-文本主题抽取与表示
| ├──第一章-文本主题抽取与表示
| | ├──01章小结 .mp46.57M
| | ├──02-基于tf-idf与text-rank的主题词抽取 .mp416.35M
| | ├──03-监督学习与文本打标签 .mp46.58M
| | ├──04-无监督学习与lda主题模型 .mp4182.60M
| | ├──05基于python的中文关键词抽取与可视化 .mp46.55M
| | ├──06-基于lda的新闻主题分析与可视化呈现 .mp439.47M
| | └──07章小结 .mp47.20M
| └──考核作业 .zip42.93kb
├──06-序列到序列模型
| ├──第一章-序列到序列模型与应用
| | ├──01章概述 .mp45.78M
| | ├──02-从rnn到seq2seq模型 .mp46.01M
| | ├──03-编码解码模型 .mp412.59M
| | ├──04-seq2seq模型详解 .mp445.24M
| | ├──05-注意（attention）机制 .mp436.38M
| | ├──06-tensorflow seq2seq模型使用方法详解 .mp4177.54M
| | ├──07-基于seq2seq的文本摘要生成实现 .mp4148.80M
| | └──08章总结 .mp472.69M
| └──考核作业 .zip47.73kb
├──07-文本生成
| ├──第一章-文本生成与自动创作
| | ├──01章概述 .mp42.42M
| | ├──02-基于rnn lstm的语言模型回顾 .mp410.51M
| | ├──03-基于语言模型的文本生成原理 .mp42.04M
| | ├──04-【实战】基于lstm的唐诗生成器 .mp467.12M
| | ├──05-基于seq2seq的文本序列生成原理 .mp49.20M
| | ├──06-【实战】基于seq2seq的对联生成器 .mp496.68M
| | └──07章小结 .mp414.87M
| └──考核作业 .zip71.06kb
├──08-机器翻译
| └──第一章-机器翻译：双语翻译
| | ├──01-统计机器翻译
| | ├──02-基于seq2seq的机器翻译模型
| | ├──03-fackbook基于CNN的机器翻译模型
| | └──04-来自Google的Transformer模型
├──09-聊天机器人
| └──第一章-聊天机器人：机器客服与语音助手
| | ├──01-基于内容匹配的聊天机器人
| | └──02-基于seq2seq的聊天机器人
├──10-视觉文本任务：看图说话
| ├──01-看图说话问题与实现
| | ├──1.1 本章概述 .mp42.86M
| | ├──1.2 “看图说话”问题介绍 .mp47.81M
| | ├──1.3 简易cnn+rnn编码解码模型完成图片短文本描述原理 .mp467.26M
| | ├──1.4 注意力模型与“看图说话”优化 .mp426.76M
| | ├──1.5 【实战】基于cnn+rnn的编解码“看图说话”与beam-search优化 .mp4105.95M
| | ├──1.6 【实战】基于attention model的“看图说话”实现 .mp427.92M
| | └──1.7 本章小结 .mp41.84M
| └──02-视觉问答机器人(VQA)原理与实现
| | ├──2.1 本章概述 .mp41.61M
| | ├──2.2 视觉问答机器人问题介绍 .mp434.82M
| | ├──2.3 基于图像信息和文本信息抽取匹配的vqa实现方案 .mp430.93M
| | ├──2.4 基于注意力(attention)的深度学习vqa实现方案 .mp416.18M
| | ├──2.5【实战】使用keras完成cnn+rnn基础vqa模型 .mp424.39M
| | ├──2.6【实战】基于attention的深度学习vqa模型实现 .mp441.58M
| | └──2.7 本章小结 .mp41.67M
└──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
| | ├──1.1 本章概述 .mp45.89M
| | ├──1.2 文本相似度问题与应用 .mp49.06M
| | ├──1.3 传统文本相似度计算方式：编辑距离、simhash、word2vec .mp4148.01M
| | ├──1.4 【实战】编辑距离计算python实现 .mp423.46M
| | ├──1.5 【实战】基于simhash的相似文本判断 .mp462.75M
| | ├──1.6 【实战】词向量word averaging .mp424.75M
| | ├──1.7 本章小结 .mp42.36M
| | └──第1章文本相似度问题与应用场景 .pdf7.49M
| └──02-基于深度学习的文本语义匹配
| | ├──2.1 本章概述 .mp42.93M
| | ├──2.2 基于深度学习的句子相似度模型 .mp432.12M
| | ├──2.3 dssm（deep structured semantic models）模型详解 .mp420.85M
| | ├──2.4 drmm（deep relevance matching model）模型详解 .mp421.39M
| | ├──2.5【实战】基于lstm的监督学习语义表达抽取 .mp481.31M
| | ├──2.6【实战】基于dssm的问题语义相似度匹配案例 .mp425.91M
| | ├──2.7【实战】基于drmm的问答匹配案例 .mp421.68M
| | ├──2.8 本章小结 .mp43.94M
| | └──第2章基于深度学习的文本语义匹配 .pdf7.84M
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