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自然语言处理第二期(2.25G)

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  • TA的每日心情

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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2020-2-18 19:47:11 | 显示全部楼层 |阅读模式
    自然语言处理第二期(2.25G)
    自然语言处理第二期(2.25G)


    〖课程介绍〗:


    句法分析能帮助机器理解句子中的语义,是智能客服、问答系统的核心技术。本课程从PCFG、依存分析句法、语义依存三个角度讲解了句法分析并以代码落地。

    自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。

    〖课程目录〗:
       
    01-第1章:自然语言与数学之美
         1.1 课程简介及推荐书目.flv
         1.10 凸集合和凸函数.flv
         1.2 NLP的研究领域及应用.flv
         1.3 自然语言的6个重要术语.flv
         1.4 语言学的发展史 1.flv
         1.5 语言学的发展史 2.flv
         1.6 语言学的发展史 3.flv
         1.7 函数.flv
         1.8 向量与向量的模.flv
         1.9 矩阵和矩阵运算.flv

    02-第2章:基于机器学习方法的自然语言处理
         2.1 主观概率和客观概率.flv
         2.10 辛普森悖论和贝叶斯概率解题实例.flv
         2.2 概率模型与条件概率.flv
         2.3 贝叶斯原理与推理.flv
         2.4 随机变量:二项式概率.flv
         2.5 随机变量:期望与方差.flv
         2.6 随机变量:联合概率.flv
         2.7 伯努利分布和二项式分布.flv
         2.8 多项式分布、伽玛分布和Beta分布.flv
         2.9 泊松分布、高斯分布、对数正态分布和指数分布.flv

    03-第三章:1、2章答疑
         第一周答疑.flv

    04-第四章:自然语言
         3.1 语言的进化:来自自然选择的社会协作.flv
         3.2 语言的进化:语言游戏与摩斯密码.flv
         3.3 语言与智能:信息熵.flv
         3.4 语言与智能:交叉熵的定义.flv
         3.5 语义的进化.flv
         3.6 语言模型:语言概率.flv
         3.7 词袋模型.flv
         3.8 二元语言模型:CR情感分析.flv

    05-第5章:语言模型和中文分词
         4.1 三元语言模型.flv
         4.10 N-Gram模型.flv
         4.11 Optimal Path 最优路径模型.flv
         4.12 中文分词工具:Jieba.flv
         4.2 语言模型评价:交叉熵.flv
         4.3 语言模型评价:Perplexity(困惑度).flv
         4.4 语言评价模型:Interpolation(插值法).flv
         4.5 概率模型:垃圾邮件分类.flv
         4.6 概率模型:拼写检查.flv
         4.7 语音模型和机器翻译模型.flv
         4.8 中文构词法.flv
         4.9 最大化匹配.flv

    06-第6章:第二周答疑
         第二周答疑.flv

    07-第7章:语言技术-词表达和Word2Vec
         5.1 词表达.flv
         5.10 Word2Vec-Part 3.flv
         5.2 语义相似度.flv
         5.3 TF-IDF权重处理.flv
         5.4 One-Hot表达.flv
         5.5 神经网络基础.flv
         5.6 神经网络:反向传播 1.flv
         5.7 神经网络:反向传播 2.flv
         5.8 Word2Vec-Part 1.flv
         5.9 Word2Vec-Part 2.flv

    08-第8章:语言技术-词性
         6.1 什么是词性标注(POS Tagging).flv
         6.10 混合模型详解5:隐马尔科夫模型.flv
         6.2 词性标注的方法.flv
         6.3 词性的标注类别和标注集.flv
         6.4 规则标注和N-Gram方法.flv
         6.5 从混合模型到HMM.flv
         6.6 混合模型详解1:EM模型.flv
         6.7 混合模型详解2:EM模型.flv
         6.8 混合模型详解3:高斯混合模型.flv
         6.9 混合模型详解4:隐马尔可夫模型.flv

    09-第9章:第三周答疑
         第三周答疑.flv

    10-第10章:语言技术-概率图模型
         7.1 概率图模型:贝叶斯网络(有向无环图).flv
         7.2 概率图模型:分层图模型.flv
         7.3 概率图模型:隐马尔科夫链.flv
         7.4 隐马尔可夫模型的推导 1.flv
         7.5 隐马尔科夫模型的推导 2.flv
         7.6 隐马尔科夫模型的推导 3.flv
         7.7 隐马尔科夫模型的推导 4.flv
         7.8 PLSA主题模型1.flv
         7.9 PLSA主题模型 2.flv

    11-第11章:语言技术-文本与LDA主题模型
         8.1 向量表达和潜在语义索引(LSI).flv
         8.10 实验报告:文本语义相似度.flv
         8.11 延展实验:主题模型引入字词关系的实现.flv
         8.12 实验总结.flv
         8.2 LDA和狄利克雷分布.flv
         8.3 LDA主题模型.flv
         8.4 主题模型的深化与对比.flv
         8.5 语义距离(Semantic Distance).flv
         8.6 中文LDA模型:Word-base 和 Character-Base.flv
         8.7 实验报告:困惑度(Perplexity).flv
         8.8 实验报告:文本分类准确度.flv
         8.9 中英双语料库实验.flv

    12-第12章:第四周答疑
         第四周答疑.flv

    13-第13章:语言技术-句法
         9.1 上下文无关句法(CFG)-Part 1.flv
         9.2 上下文无关句法(CFG)-Part 2.flv
         9.3 概率上下文无关句法(PCFG)- Part 1.flv
         9.4 概率上下文无关句法(PCFG)-Part 2.flv
         9.5 概率上下文无关句法(PCGF)-Part 3.flv

    14-第14章:机器翻译
         10.1 机器翻译(Machine Translation)-Part 1.flv
         10.2 机器翻译(Machine Translation)-Part 2.flv
         10.3 机器翻译(Machine Translation)-Part 3.flv
         10.4 机器翻译(Machine Translation)-Part 4.flv
         10.5 机器翻译(Machine Translation)-Part 5.flv
         10.6 机器翻译(Machine Translation)-Part 6.flv

    15-第15章:第五周答疑
         第五周答疑.flv

    16-第16章:卷积神经网络CNN
         11.1 神经元.flv
         11.2 全连接网络及特性.flv
         11.3 Auto-Encode 自编码器.flv
         11.4 反向传播(BP).flv
         11.5 卷积神经网络(CNN)的理解.flv
         11.6 CNN的基本原理:卷积核、权重和池化.flv
         11.7 CNN的计算过程.flv
         11.8 CNN如何应用在自然语言处理中.flv

    17-第17章:循环神经网络RNN
         12.1 循环神经网络的基本原理.flv
         12.2 Elman Network和Jordan Networ.flv
         12.3 LSTM的核心思想.flv
         12.4 LSTM的分步实现详解.flv
         12.5 Encoder-Decoder 框架.flv
         12.6 Seq2Seq 模型.flv
         12.7 注意力机制(Attention Mechanism).flv

    18-第18章:第六周答疑
         第六周答疑.flv

    19-第19章:注意力机制
         13.1 注意力机制产生的背景回顾.flv
         13.2 注意力模型的实现原理.flv
         13.3 注意力模型的应用领域.flv
         13.4 记忆网络(Memory Network)的组成.flv
         13.5 记忆网络的计算过程和实现方法.flv
         13.6 匹配函数(Match Function).flv
         13.7 注意力模型的延展1:Neural Programmer.flv
         13.8 注意力模型的延展2:神经图灵机.flv

    20-第20章:广义模型(Universal Transformer)
         14.1 UT的典型结构:Stack of Encoder and Decoder.flv
         14.2 Self-Attention的计算.flv
         14.3 Multi-Head Attention 和前向反馈神经网络FFNN.flv
         14.4 位置编码(Positional Encoding).flv
         14.5 层泛化(Lay Normalization).flv
         14.6 Softmax Layer:交叉熵和损失函数的计算.flv
         14.7 ACT模型(Adaptive Computation Time).flv
         14.8 Universal Transformer 的完整实现流程.flv

    21-第21章:第七周答疑
         第七周答疑.flv

    22-第22章:自然语言研究的未来方向
         15.1 自然语言研究可行方向:知识图谱与深度学习的结合.flv
         15.2 语义关系计算与知识库.flv
         15.3 知识库推理学习:Neural Tensor Network.flv
         15.4 跨媒体信息搜索:CMIR.flv
         15.5 文本图卷积网络(Text GCN).flv
         15.6 NLP未来的探索方向.flv

    资料
          01第一课:自然语言与数学之美.pdf
          02第二课:基于机器学习方法的自然语言处理.pdf
          03第三课资料 1.pdf
          03第三课资料 2.pdf
          03第三课资料 3.pdf
          03第三课:自然语言.pdf
          04第四课资料.pdf
          04第四课:语言模型.pdf
          05第五课课件(1).pdf
          05第五课课件.pdf
          06第六课课件.pdf
          07第七课课件.pdf
          第7课 note.pdf
          第六课 Note.pdf
          第十一课:循环神经网络.pdf
            第十三课 课件.pdf

         

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  • TA的每日心情
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