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课程目录：7 r+ @ r/ m) r1 b! n
03-第三章：1、2章答疑3 n1 r( X6 g: t7 E; a
04-第四章：自然语言
2 |+ [; h+ {. A- f' D# Y9 p3.1 语言的进化：来自自然选择的社会协作.flv l: `0 `9 y% P& H& @
3.2 语言的进化：语言游戏与摩斯密码.flv, |, b( ^* q. m2 Y5 M
3.3 语言与智能：信息熵.flv- m9 o- L* _( R7 v# S& ^7 t
3.4 语言与智能：交叉熵的定义.flv
- K* q/ r: }5 C* U2 x; }3.5 语义的进化.flv
# R' ]5 K* R; M5 F3 g5 u3.6 语言模型：语言概率.flv9 M3 d. a% u! d
3.7 词袋模型.flv k1 X0 {' G" `9 q: |
3.8 二元语言模型：CR情感分析.flv* t1 b" [9 h% F. {$ r
3 y: B$ u7 B& p2 j
0 F* d( A0 N$ Q) Q) k* y8 X
05-第5章：语言模型和中文分词
( k3 ^0 E0 i6 [* y3 \7 v7 E- }4.1 三元语言模型.flv
% n& F3 E( _( v0 b4.2 语言模型评价：交叉熵.flv
9 i- y" h9 s: F4.3 语言模型评价：Perplexity(困惑度）.flv
/ W2 U* L, W1 j0 b( d4.4 语言评价模型：Interpolation(插值法).flv
/ @. K7 A! ^4 r4.5 概率模型：垃圾邮件分类.flv% O; t1 K9 {& p4 c4 r$ s
4.6 概率模型：拼写检查.flv& ]7 c+ C& L! e: x. c/ q5 u
4.7 语音模型和机器翻译模型.flv
0 R' M, p6 V% F: ^2 A0 U, d# T( O9 M4.8 中文构词法.flv
+ m& O+ [' C8 J2 ^( F; T4.9 最大化匹配.flv
* O, W6 W ?% B4.10 N-Gram模型.flv
; _9 C- ]) Q0 v0 ~6 E6 i; M2 t% e4.11 Optimal Path 最优路径模型.flv; d8 H e% `$ |' F
4.12 中文分词工具：Jieba.flv0 @# ?0 |7 ]$ P k; D; i$ ?' O
9 R0 m- S( o9 t, ?" K
/ w% T. G. W) m6 C. G& _) W06-第6章：第二周答疑, o: \( q3 d" b" K! \3 h, d
07-第7章：语言技术-词表达和Word2Vec
. e7 n% o" U0 c/ ^3 q4 J" p5.1 词表达.flv2 q7 _) k* {; l, A9 T- B* j5 c: w
5.2 语义相似度.flv
" F; T1 ~7 R: U1 _" D$ F z/ [# C5.3 TF-IDF权重处理.flv: C( w, O/ Z; j0 g1 M6 A! `9 y B
5.4 One-Hot表达.flv
8 M. K# ]# Z$ F# b$ g0 v3 A5.5 神经网络基础.flv c* O1 d5 V6 Y' i
5.6 神经网络：反向传播 1.flv
1 {& p4 B @0 G2 {7 g5.7 神经网络：反向传播 2.flv# { P6 s) G: _* A! @% f5 Y0 N
5.8 Word2Vec-Part 1.flv; n% u. Y9 ^3 C2 p% n( M4 F
5.9 Word2Vec-Part 2.flv
% z( e# ^6 Y5 \6 U* S( j8 p% D- M5.10 Word2Vec-Part 3.flv9 x& ~+ }& l0 X. y* u1 i% f+ q0 l7 y9 @
. W& v4 B) ?' R7 E! ` f* C1 _, L j6 O, k+ D6 \
08-第8章：语言技术-词性1 b3 q! f5 ^6 @% p1 q( L- F; _4 {
6.1 什么是词性标注（POS Tagging）.flv
. _7 U2 n2 H8 p: j6.2 词性标注的方法.flv4 L7 F6 F2 g' Y. d1 L3 j' G7 W! Z
6.3 词性的标注类别和标注集.flv
8 p5 M2 O3 I$ n5 H; ]2 u6.4 规则标注和N-Gram方法.flv) w* L& j- s' U& T) L; T' E
6.5 从混合模型到HMM.flv0 A! l: I7 X: z' z
6.6 混合模型详解1：EM模型.flv
. n7 O9 I) x- ^9 s; Y6.7 混合模型详解2：EM模型.flv
' v+ h1 i2 {- U* \ {3 [4 Y6.8 混合模型详解3：高斯混合模型.flv: [7 c1 x ^% W/ w3 N! x
6.9 混合模型详解4：隐马尔可夫模型.flv5 ?. j% w* s2 R# D- h3 {
6.10 混合模型详解5：隐马尔科夫模型.flv
3 x2 n8 [& d' l; i' r$ M6 k; s
" x/ g6 J+ ?* P3 z6 @1 K x/ P/ a: b
* l. Z, x( ~' J! d! c" h8 c09-第9章：第三周答疑
- a6 d( S$ ~- F: ^% j, S& r1 q10-第10章：语言技术-概率图模型
3 O2 x' e/ h6 B1 \ y9 Y7.1 概率图模型：贝叶斯网络（有向无环图）.flv+ v6 |2 m9 E1 S, ~. i
7.2 概率图模型：分层图模型.flv6 Z+ G- d) J; ^
7.3 概率图模型：隐马尔科夫链.flv. R# i# V( U% y; ]
7.4 隐马尔可夫模型的推导 1.flv3 }* E" ^5 \) n! F
7.5 隐马尔科夫模型的推导 2.flv
9 {% ?1 W D1 B6 D3 I1 F& L7.6 隐马尔科夫模型的推导 3.flv
' H. x9 N2 T1 V" M7.7 隐马尔科夫模型的推导 4.flv4 K7 h0 G, V% m5 E1 c
7.8 PLSA主题模型1.flv
6 c. J L; g! r+ f! S1 @' M- e `7.9 PLSA主题模型 2.flv, I) X; L" l7 S3 v! d6 }/ u
& a, s3 Q0 e1 ?7 w1 `3 q9 M
8 E: I: ~4 W, }11-第11章：语言技术-文本与LDA主题模型, j' ^4 c$ `& K# W
8.1 向量表达和潜在语义索引（LSI）.flv N5 M( @2 d4 g, O1 N( ~
8.2 LDA和狄利克雷分布.flv" O( ^4 q2 H0 M. I# R) H
8.3 LDA主题模型.flv
6 e" q+ F- p$ l- D/ h8.4 主题模型的深化与对比.flv; O3 z8 {+ g2 b1 N# x( J
8.5 语义距离（Semantic Distance）.flv/ ~6 l: {; w& v; v3 ^
8.6 中文LDA模型：Word-base 和 Character-Base.flv& v6 z* K2 w8 T1 X
8.7 实验报告：困惑度（Perplexity）.flv6 m! [' P# A; x2 p" h4 R
8.8 实验报告：文本分类准确度.flv
; k9 y2 l" a5 }" P5 O7 F8.9 中英双语料库实验.flv3 l; D! E8 ~5 [2 j5 F
8.10 实验报告：文本语义相似度.flv# N3 ]3 B4 z% a- F8 W6 h. L" X
8.11 延展实验：主题模型引入字词关系的实现.flv3 X' V' y* V2 g: }8 B* e" o0 E) H
8.12 实验总结.flv
$ G' R5 N* A7 C5 u) _) C9 F
+ B/ y4 ^. {1 }: m. U8 y
3 p1 K, N$ w1 d3 f9 i12-第12章：第四周答疑* J3 g; f L" A- c" E) n4 ~
13-第13章：语言技术-句法
+ H6 F7 a2 _- h! O) g/ C. n9.1 上下文无关句法（CFG）-Part 1.flv
) i+ U( m2 { _* b+ v1 J- ^6 ]9.2 上下文无关句法（CFG）-Part 2.flv" r9 B# N2 M/ a& l
9.3 概率上下文无关句法（PCFG）- Part 1.flv# E* G/ M6 K" S, { z5 M: {
9.4 概率上下文无关句法（PCFG）-Part 2.flv- K, i$ T6 O6 v3 A' o, O
9.5 概率上下文无关句法（PCGF）-Part 3.flv; B- `1 K5 n9 j
# q: }. X7 I' b6 [+ M S; r, g* R7 X
) l7 y+ r: B( X2 i9 C* e
14-第14章：机器翻译0 W3 _5 |/ W' Y+ T# N# V: Y
15-第15章：第五周答疑
2 T8 F' b$ q' T* v16-第16章：卷积神经网络CNN
0 ^) ]2 L; {( C8 Q6 C/ t/ c11.1 神经元.flv
1 a* l& e6 U) d. R5 G9 m8 _5 {/ x11.2 全连接网络及特性.flv
6 E# }9 a7 z; b* B$ N6 T, a11.3 Auto-Encode 自编码器.flv, s \4 p; z- d1 z$ M0 @
11.4 反向传播（BP）.flv$ s- M3 ~# E7 [1 a4 q4 K+ U
11.5 卷积神经网络（CNN）的理解.flv
' ` W' i. L4 w# p' O! e9 a; ~11.6 CNN的基本原理：卷积核、权重和池化.flv
( V; S8 j. |/ w; }1 ?11.7 CNN的计算过程.flv
- T9 U! S& x& s4 \0 |11.8 CNN如何应用在自然语言处理中.flv% Z$ l5 I% P& O& s$ H
0 a8 V! e5 p$ ?6 l
' Z$ u' l2 H7 `0 E) A17-第17章：循环神经网络RNN3 H0 j; O/ F, ?" `( |$ ?9 l
12.1 循环神经网络的基本原理.flv- p' s+ R1 I2 Q1 x/ E
12.2 Elman Network和Jordan Networ.flv; g1 s0 e N( y0 Y* H G9 M. F- q
12.3 LSTM的核心思想.flv
1 q3 ]2 I$ K, b8 G( l' T$ J0 i" ~12.4 LSTM的分步实现详解.flv
9 E; J" \# ]- ~) h- x( |7 M$ O12.5 Encoder-Decoder 框架.flv" h6 p3 W7 |6 K0 ]9 k$ _# |% B
12.6 Seq2Seq 模型.flv, `1 w5 h, B/ Q( l
12.7 注意力机制（Attention Mechanism）.flv
- W2 O: V0 M' G/ O7 p3 s) |0 o1 d1 A7 P9 y; E f
+ m1 r& h" O( |18-第18章：第六周答疑. `. f# R9 e/ k( X8 L, E
5 r& A) j+ |% z" O ?
# n9 l) ~' @/ T3 G( w0 x7 A
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发表于 2020-4-17 16:37:47
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