稀牛AI人工智能工程师-NLP必备技能

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├─01-自然语言处理基础知识与操作
1 w: F9 i5 G- s2 N5 O4 X│  ├─第一章自然语言处理基础
8 \- Y, R1 Z2 C0 ~2 F* f2 Y! N│  │      一章小结.mp4
│  │      一章概述.mp4
│  │      字符串基本处理与正则表达式文本匹配与替换.mp4
4 c& k6 {9 k( s) u0 T  o( D9 G- _│  │      字符串处理.mp4
/ o8 c0 Z- j& h# H  }( M│  │      文本数据、字、词、term.mp4
│  │      模式匹配与正则表达式.mp4
│  │      
│  ├─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.mp4
9 c2 F0 B7 s# C1 _' l/ N" x│  │      【实战】spacy工具库英文文本处理案例.mp4
│  │      【实战】基于python的英文文本相似度比对.mp4
' {' O. ^; h- o- ^│  │      【实战】简易文本情感分析器构建.mp4
1 y3 o: h6 v* @; [- D4 O│  │      章小结.mp4
( v. r5 X3 J' w5 W" E6 j│  │      章概述.mp4
4 A9 h. Y  v9 G. G- C│  │      英文文本解析任务介绍：分词、去停用词、提取词干等.mp4
│  │      
6 b$ N0 `3 s( Y7 q4 v# B│  └─第三章中文文本处理与解析
* S. [; k- ^1 M8 Q│         jieba工具库介绍.mp4
# l. R8 `' F9 g. [% \, u│         【实战】python中文文本清洗、处理与可视化.mp4
" r  F/ ~9 X& P8 m) r( t│         【实战】python新闻网站关键词抽取.mp4
/ p6 y) \% y  R! v, D, c: `│         中文文本处理任务介绍：分词、去停用词、ngram.mp4
│         中文文本解析任务介绍：词性分析、依赖分析等.mp4
│         章小结.mp4
│         章概述.mp4
- c7 {8 C% k% J2 p* |9 c# J$ _9 K* K│         
├─02-语言模型与应用
! d! d% i$ w# ]1 u│  │  考核作业.zip
│  │  课件与代码.zip
│  │  
│  ├─第一章语言模型与应用
1 j8 u, j! }& V$ u│  │      ngram应用：词性标注、中文分词、机器翻译与语音识别.mp4
│  │      ngram语言模型.mp4
1 F" o7 f. B2 `│  │      假设性独立与联合概率链规则.mp4
# L7 X* g7 |& R7 \( ]( z│  │      章小结.mp4
│  │      章概述.mp4
│  │      
│  └─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
) c0 m- G$ v. f$ r1 r2 T; @│          【实战】基于kenlm的简易拼写纠错.mp4
│          【实战】基于pytorch的语言模型训练.mp4
- L! y+ K/ Q+ e+ @8 u/ W6 T│          基于rnn的神经语言模型.mp4
8 T: [; H) r% j" B0 C│          基于统计的语言模型构建.mp4
8 V0 l7 c' E& T* E. `4 ^│          章小结.mp4
5 X* \1 w: [% d0 h6 Z" ^. W│          章概述.mp4
) E4 u4 M% a  o│         
├─03-文本表示
& Q; d; w! J0 x1 L│  │  考核作业.zip
" x% T9 h' B) }│  │  
6 z5 G% x( V, o% y, v- O, Y│  ├─第一章-文本词与句的表示
/ {' y- x4 O: |+ ?& d; |7 U│  │      01章概述.mp4
' v3 ?& T. q5 i* B) R- o│  │      02-文本表示概述.mp4
; Z7 g! P& Y- Y% [│  │      03-文本离散表示：词袋模型与tf-idf.mp4
│  │      04-文本分布式表示：word2vec.mp4
& p6 F$ ~, A2 C* V│  │      05-【实战】python中文文本向量化表示.mp4
│  │      06-【实战】基于gensim的中文文本词向量训练与相似度匹配.mp4
; E; C  Z8 @* z3 {  {│  │      07章小结.mp4
│  │      
│  └─第二章-文本表示进阶
: p/ R) o. n9 `8 u) m# u│          01章概述.mp4
9 U8 ~; H" q) s8 C3 D1 Z│          02-预训练在图像领域的应用.mp4
+ G$ b% a, u! L. l& D│          03-elmo基于上下文的word embedding.mp4
│          04-gpt transformer建模句子信息.mp4
│          05-bert 预训练双向transformer.mp4
: E( E$ Y3 N$ Q' ^. X│          06-基于bert进行fine-tuning.mp4
$ F$ H8 |# R0 l│          07章小结.mp4
│         
6 ?9 e( r4 M- t$ x5 C4 e├─04-文本分类
│  │  考核作业.zip
│  │  
  }& w, r0 e$ _! n4 m│  ├─第一章-文本分类机器学习模型与实战
# M0 t' v7 Y& O2 o- O│  │      01章概述.mp4
: G# T3 D* l) `* P! M: l! [3 H│  │      02-朴素贝叶斯模型与中文文本分类.mp4
│  │      03-逻辑回归 _svm与文本分类.mp4
$ K; m& T9 j4 `( S- Z│  │      04-facebook fasttext原理与操作.mp4
& P/ c# k* p; R. ~" R$ ~│  │      05-【实战】python中文新闻分类.mp4
4 [+ I6 v# Z; E0 X' i6 Q│  │      06-【实战】基于fasttext的文本情感分析.mp4
│  │      07章小结.mp4
& V+ R9 \' e5 j: l8 P. d│  │      
│  └─第二章-文本分类深度学习模型与实战
│          01章概述.mp4
) _0 ^* h' s$ ?; Y. U│          02-词嵌入与fine-tuning.mp4
3 x8 r% c. q$ c! x4 w│          03-基于卷积神经网络的文本分类.mp4
  c* w& ]9 a. j. A; s( H│          04-基于lstm的文本分类.mp4
. D/ E* G$ I) V' _9 X5 w5 g│          05-transformerself-attention介绍.mp4
│          06-使用tensorflow构建卷积神经网络完成新闻分类.mp4
│          07-使用tensorflow构建lstm完成影评褒贬分析模型.mp4
│          08章小结.mp4
│         
8 Y9 D/ X  w6 h( [/ i├─05-文本主题抽取与表示
* T# l* U1 E, ~- s: @│  │  考核作业.zip
│  │  
│  └─第一章-文本主题抽取与表示
/ H9 e0 D1 T+ i. {2 V7 V  b│          01章小结.mp4
" y& p/ K" S6 f│          02-基于tf-idf与text-rank的主题词抽取.mp4
; H% c# p( O" F0 I1 m4 I. G$ b& e& b│          03-监督学习与文本打标签.mp4
│          04-无监督学习与lda主题模型.mp4
0 n3 |  v3 A- b$ C& @│          05基于python的中文关键词抽取与可视化.mp4
& b. h* m! h$ b. J8 X│          06-基于lda的新闻主题分析与可视化呈现.mp4
│          07章小结.mp4
│         
" O- a. J' u. ]  t+ o├─06-序列到序列模型
6 T) e, H5 L; S- v1 q│  │  考核作业.zip
2 [- A5 D8 |% o" H9 y│  │  
9 C, a) n: U/ V9 H# d. p$ Z* _│  └─第一章-序列到序列模型与应用
│          01章概述.mp4
( U7 l8 T- A  [2 f│          02-从rnn到seq2seq模型.mp4
│          03-编码解码模型.mp4
; y( i2 T1 `3 f4 m$ Z, y7 V4 p+ h& {│          04-seq2seq模型详解.mp4
$ l( d# V; \9 K' g1 L│          05-注意（attention）机制.mp4
│          06-tensorflow seq2seq模型使用方法详解.mp4
2 M3 w9 L! H8 }9 w9 C0 d2 u│          07-基于seq2seq的文本摘要生成实现.mp4
+ |" j% {1 y& m$ Q│          08章总结.mp4
) S3 [: f5 g  x8 U, ~0 n; G│         
# V- }7 ]& M5 V& d* ~├─07-文本生成
│  │  考核作业.zip
│  │  
  S7 L! ^, y( R& Z. `│  └─第一章-文本生成与自动创作
, T- l$ Y0 }0 l5 C" R│          01章概述.mp4
; ^, O7 I" @0 ~/ H6 L│          02-基于rnn lstm的语言模型回顾.mp4
│          03-基于语言模型的文本生成原理.mp4
7 A* J9 \1 Z8 G/ [+ V) F8 S3 O│          04-【实战】基于lstm的唐诗生成器.mp4
5 \- U! R, }4 `5 B) m│          05-基于seq2seq的文本序列生成原理.mp4
( w, b5 p( j0 E% o* S1 Z│          06-【实战】基于seq2seq的对联生成器.mp4
, m3 n0 o# ]; s! O  U2 E+ t│          07章小结.mp4
│         
. e* d& |6 `2 X: R├─08-机器翻译
& g) A4 e9 ^8 u4 X; ^- i│  └─第一章-机器翻译：双语翻译
7 w5 H7 U6 }* |- ]' \" Z│      ├─01-统计机器翻译
6 I6 F  ~. I, ]4 A( o! s! \│      │      01章概述.mp4
4 B7 k' e9 D! P) g! p5 Q4 t0 w│      │      02-词，句子和语料与基本概率论知识.mp4
│      │      03-翻译模型与语言模型.mp4
# e& o% l! b6 }1 ^│      │      04-解码与beam-search.mp4
│      │      05-翻译系统评估.mp4
│      │      06-【实战】moses统计翻译系统实战.mp4
│      │      07章小结.mp4
│      │      
│      ├─02-基于seq2seq的机器翻译模型
│      │      01章概述.mp4
- Z% ]2 M+ ?( m9 s. b│      │      02-基础seq2seq编解码模型机器翻译应用.mp4
│      │      03-基于注意力机制的seq2seq机器翻译优化.mp4
- R$ n6 j: t4 l: ]( s6 V* z- O, p│      │      04-【实战】基于keras完成的基础seq2seq机器翻译模型.mp4
│      │      05-【实战】基于tensorflow的google版seq2seq机器翻译模型.mp4
│      │      06章小结.mp4
* L4 s! A  ?/ |, Y3 y│      │      
( l" X" M$ q% u5 P│      ├─03-fackbook基于CNN的机器翻译模型
│      │      01章概述.mp4
│      │      02-基于cnn的翻译系统模型结构.mp4
) B3 v! H8 V) M* r3 J│      │      03-使用cnn完成神经翻译系统的tricks.mp4
│      │      04-facebook cnn机器翻译系统代码解析.mp4
│      │      05章小结.mp4
2 J  t( x" o" R4 j* q& w│      │      
│      └─04-来自Google的Transformer模型
' x* l: h3 E! ]( A; j( S1 ]. ~  b. Y│              01章概述.mp4
│              02-来自google的transformer模型.mp4
│              03-transformer模型的训练细节.mp4
│              04-【实战】transformer源码解析.mp4
0 s5 |9 I4 i  m6 i7 v2 Y# t│              05章小结.mp4
, d/ K# p! x) p' E6 s" t( B9 N│              
├─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
( e# E( m# \) k5 |  M& {- }│      │      01章概述.mp4
; Y; O) ~2 U) z3 o' T7 `│      │      02-聊天机器人基本知识综述.mp4
│      │      03-基于内容匹配的聊天机器人.mp4
│      │      04-基于深度学习匹配的聊天机器人tensorflow实现.mp4
" z7 `# t$ `9 q9 k0 a│      │      05-基于深度学习匹配的聊天机器人pytorch实现.mp4
3 C$ a! N: {4 L) n│      │      06章小结.mp4
) O+ Z2 W; m. Y  C6 i│      │      
2 I# l; O$ O& o8 P9 t│      └─02-基于seq2seq的聊天机器人
8 r' R* s- O  k& f# u/ }& ^% z│              01章概述.mp4
│              02-聊天机器人场景与seq2seq模型回顾.mp4
│              03-数据准备与处理.mp4
│              04-基于tensorflow seq2seq的chatbot完整实现.mp4
# T8 h8 h; ?$ r6 i# z8 F3 C" c│              05-拓展：基于transformer的chatbot实现.mp4
│              06章小结.mp4
. k% J* Z* k0 B1 K# g( D│              
├─10-视觉文本任务：看图说话
6 Q3 Y. w5 L( E& L* X# Z│  ├─01-看图说话问题与实现
( v# \7 t% u* c. h5 x9 I│  │      1.1 本章概述.mp4
6 C6 D0 R9 v3 s" m3 F2 y1 o! g│  │      1.2 “看图说话”问题介绍.mp4
│  │      1.3 简易cnn+rnn编码解码模型完成图片短文本描述原理.mp4
: q/ v9 l6 ?6 N* C7 `. B7 W│  │      1.4 注意力模型与“看图说话”优化.mp4
│  │      1.5 【实战】基于cnn+rnn的编解码“看图说话”与beam-search优化.mp4
│  │      1.6 【实战】基于attention model的“看图说话”实现.mp4
│  │      1.7 本章小结.mp4
│  │      
│  └─02-视觉问答机器人(VQA)原理与实现
│          2.1 本章概述.mp4
+ }8 ^  X+ }; Q9 K│          2.2 视觉问答机器人问题介绍.mp4
/ i8 r5 U6 P1 }. t│          2.3 基于图像信息和文本信息抽取匹配的vqa实现方案.mp4
% |0 M( T- ~* A' p│          2.4 基于注意力(attention)的深度学习vqa实现方案.mp4
│          2.5【实战】使用keras完成cnn+rnn基础vqa模型.mp4
│          2.6【实战】基于attention的深度学习vqa模型实现.mp4
│          2.7 本章小结.mp4
│         
└─11-文本相似度计算与文本匹配问题
) b# w7 W# i6 @    ├─01-文本相似度计算与文本匹配问题
: R3 C+ m& f* L    │      1.1 本章概述.mp4
    │      1.2 文本相似度问题与应用.mp4
    │      1.3 传统文本相似度计算方式：编辑距离、simhash、word2vec.mp4
* L+ r4 m9 D7 |+ r5 e% U    │      1.4 【实战】编辑距离计算python实现.mp4
    │      1.5 【实战】基于simhash的相似文本判断.mp4
" I  \5 d) b2 t3 h) }1 G; S" N" U    │      1.6 【实战】词向量word averaging.mp4
    │      1.7 本章小结.mp4
3 N+ y$ x# f9 a. `    │      第1章文本相似度问题与应用场景.pdf
+ {! R; X+ y: G; w0 w3 y, B    │      
    └─02-基于深度学习的文本语义匹配
            2.1 本章概述.mp4
            2.2 基于深度学习的句子相似度模型.mp4
* J# d; ^9 m' R' T0 H& n            2.3 dssm（deep structured semantic models）模型详解.mp4
            2.4 drmm（deep relevance matching model）模型详解.mp4
            2.5【实战】基于lstm的监督学习语义表达抽取.mp4
            2.6【实战】基于dssm的问题语义相似度匹配案例.mp4
            2.7【实战】基于drmm的问答匹配案例.mp4
            2.8 本章小结.mp4
8 ?' l" B% w$ [% S* n, r- E8 I  M            第2章基于深度学习的文本语义匹配.pdf


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