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课程目录：
+ [# V$ _4 K6 y, ^03-第三章：1、2章答疑) D( C% c! d8 |! Z' E: X. F3 ]# @
04-第四章：自然语言& D8 A* N) |" q- k+ e8 r/ q( R6 u
3.1 语言的进化：来自自然选择的社会协作.flv% ~# D ~" E9 f. E8 J7 c9 a; f
3.2 语言的进化：语言游戏与摩斯密码.flv
% ]! J4 ^7 ]9 N9 A% R! x2 T. n3.3 语言与智能：信息熵.flv& o) b; e7 f/ R/ D% e9 k
3.4 语言与智能：交叉熵的定义.flv6 t# W; ~! a4 C d. g! t+ A5 V
3.5 语义的进化.flv# l/ {- l- R) r/ C1 D& f% [1 s7 E
3.6 语言模型：语言概率.flv
2 y- y9 G" D# B# K3 C @3.7 词袋模型.flv
" v; b& X- Z" D$ U8 _3.8 二元语言模型：CR情感分析.flv
* I; \8 y. l7 U( t3 q( e* @
. L0 d" t0 L8 v+ y# H
8 I, {8 O! W! I05-第5章：语言模型和中文分词* p" U* g6 N2 b0 Q7 n( G
4.1 三元语言模型.flv- s1 x% w2 p+ c! w" x
4.2 语言模型评价：交叉熵.flv
3 O! ~' y' {7 r4.3 语言模型评价：Perplexity(困惑度）.flv
; p6 b& f7 {) O, ]4.4 语言评价模型：Interpolation(插值法).flv
# T4 |! t5 Y8 i4 K+ S% @4.5 概率模型：垃圾邮件分类.flv
1 Z0 s$ Y& _! a4.6 概率模型：拼写检查.flv5 Z6 s+ E8 ]6 y4 `- }$ m
4.7 语音模型和机器翻译模型.flv$ _; i# J7 @9 e _/ D. G
4.8 中文构词法.flv
2 j5 W7 X0 h% Z2 l7 T$ z$ k4.9 最大化匹配.flv& |8 p3 _. s% C, u! V' N1 L
4.10 N-Gram模型.flv
7 ^, I6 |* u0 G4.11 Optimal Path 最优路径模型.flv1 y; ~) ^3 ?# a) ^# z/ ]1 E, }
4.12 中文分词工具：Jieba.flv
1 X$ R" U" P) P5 A! R; q
1 b' `- F; ?0 D% S, L
4 ?% O8 z- H8 F" ]( k06-第6章：第二周答疑, h, L: z; W# J& c6 k7 f1 o
07-第7章：语言技术-词表达和Word2Vec- E: b7 z6 L1 @
5.1 词表达.flv
L k4 O( H# V5.2 语义相似度.flv
4 k% q1 l3 d( T5.3 TF-IDF权重处理.flv
) F H. Z' _& _# S- }5.4 One-Hot表达.flv* x3 L7 T% d4 }
5.5 神经网络基础.flv9 {( e4 _2 R" z7 P
5.6 神经网络：反向传播 1.flv
8 r) p$ k" @; T, i7 ^5.7 神经网络：反向传播 2.flv
4 s+ g* q+ D6 v: L, B) b$ `5.8 Word2Vec-Part 1.flv K) ]* _( z2 x+ w
5.9 Word2Vec-Part 2.flv
, g4 u, k% D9 j( h5.10 Word2Vec-Part 3.flv# S0 a t0 A$ L) J' W, q b
6 b1 y) U$ m- {+ ?5 C0 W
' v" |- i! \/ P) n, ]( G( w
08-第8章：语言技术-词性
0 f; X" ?4 |8 A- T# k6.1 什么是词性标注（POS Tagging）.flv
i! f5 k6 D6 Z+ ~' Y* N) C S6.2 词性标注的方法.flv
/ {) l) z5 G' W) k( |* C6.3 词性的标注类别和标注集.flv2 U( S0 s) e, x
6.4 规则标注和N-Gram方法.flv# ^/ w* b! u# u1 C5 A q8 i6 \
6.5 从混合模型到HMM.flv; B- U) B6 p; g- j) E; S4 M& r
6.6 混合模型详解1：EM模型.flv
' i- r0 X" R! A. u" X/ M1 ?1 [6.7 混合模型详解2：EM模型.flv
* P1 a3 f X. W# B6.8 混合模型详解3：高斯混合模型.flv
4 j1 v8 ]% \5 m- r% G+ Z3 A6.9 混合模型详解4：隐马尔可夫模型.flv6 [ x1 E. _- F9 J+ D2 `
6.10 混合模型详解5：隐马尔科夫模型.flv
$ x- q8 ^+ @+ ^1 R- l; E; F- F' E+ G9 j* Q* }4 Y
, b% j9 b# s* D2 L09-第9章：第三周答疑# k, u+ k5 F+ Q3 u
10-第10章：语言技术-概率图模型
& S2 v2 N# u8 G0 r, Y7 g, G7.1 概率图模型：贝叶斯网络（有向无环图）.flv0 h1 X3 P7 V& W: I0 j$ [/ n/ H
7.2 概率图模型：分层图模型.flv
" t5 O* Y/ ` Y7.3 概率图模型：隐马尔科夫链.flv
( ^- R; V/ R1 R: D; w Z1 A7.4 隐马尔可夫模型的推导 1.flv
9 H4 o' f+ t* d8 A) e! {7.5 隐马尔科夫模型的推导 2.flv
( d) J; `$ X" k+ f0 t. ?- U) D" Z/ _' l7.6 隐马尔科夫模型的推导 3.flv6 X; p/ I t5 V. n) K% c; ]% Q
7.7 隐马尔科夫模型的推导 4.flv
$ V' K6 e8 E1 @7.8 PLSA主题模型1.flv" P* M6 T) s/ g! x9 u1 ]
7.9 PLSA主题模型 2.flv7 @+ {% ^6 `5 h) i, k0 u
0 }8 ]) v1 A9 Y) |9 v. c
+ @: Q' m, N9 V11-第11章：语言技术-文本与LDA主题模型: o5 b, Q" `8 p& o; S. s4 P
8.1 向量表达和潜在语义索引（LSI）.flv' d+ ^8 E4 L4 w4 u# r
8.2 LDA和狄利克雷分布.flv0 }; U' | t& F( ?# v! R
8.3 LDA主题模型.flv
; P; ?, U/ C6 H. |8.4 主题模型的深化与对比.flv
" L! g0 B8 W# V! m4 w' z6 `5 ]% r6 p8.5 语义距离（Semantic Distance）.flv+ C9 r- Z3 `/ @- N& c6 k
8.6 中文LDA模型：Word-base 和 Character-Base.flv
" I6 q: D1 i2 z* B0 j6 E8.7 实验报告：困惑度（Perplexity）.flv
$ I- t0 M- r9 A# F! \8.8 实验报告：文本分类准确度.flv$ p+ R4 B# \2 n* s
8.9 中英双语料库实验.flv' h$ e6 A- Y' I- q! l
8.10 实验报告：文本语义相似度.flv
3 @4 h1 b5 s m, H; W8.11 延展实验：主题模型引入字词关系的实现.flv' A8 [9 c, G- h V9 J- g" b
8.12 实验总结.flv
' W1 K0 Q/ Q" U, ^4 b, f$ N4 R* [7 g
0 R$ A' K9 ]8 A; m; E- e. P" o12-第12章：第四周答疑
( _! P6 R: k4 F' X' K13-第13章：语言技术-句法. K/ \; Z* G f4 o
9.1 上下文无关句法（CFG）-Part 1.flv
( I' a; @ u% E" b+ i9.2 上下文无关句法（CFG）-Part 2.flv1 P. A& J- s9 _4 Y" P! Y
9.3 概率上下文无关句法（PCFG）- Part 1.flv; ]1 G3 D. \( k* W: G( w2 T
9.4 概率上下文无关句法（PCFG）-Part 2.flv- j4 A- k. ^" Q+ Z: \7 T8 }* }2 A
9.5 概率上下文无关句法（PCGF）-Part 3.flv
2 R; M1 @" s* t( _" E" T/ {$ k) f. _* u" j8 i1 D% k
! V- Q, ?; H! K7 y/ o
14-第14章：机器翻译9 r3 I8 S0 ]' A' n! s% S/ |# T
15-第15章：第五周答疑3 G. ^) u) X: {+ e8 i* \
16-第16章：卷积神经网络CNN0 M b8 t- p- H. P* e& i* ` R
11.1 神经元.flv5 E0 U/ k+ J3 M* T \1 ]
11.2 全连接网络及特性.flv- T+ ]* h/ J9 F2 t) t
11.3 Auto-Encode 自编码器.flv
" F% E1 \- ~5 B& {& _8 g+ z- i11.4 反向传播（BP）.flv) R( R% b! v5 b* v0 p3 N) s
11.5 卷积神经网络（CNN）的理解.flv1 A" X& m2 x4 y' K
11.6 CNN的基本原理：卷积核、权重和池化.flv. Y4 g, f6 J5 K" F2 l) x2 q
11.7 CNN的计算过程.flv
' N3 ^7 v! A# G" N; ?) T# y11.8 CNN如何应用在自然语言处理中.flv
0 w: f. e( w$ S8 h2 R% ~. m( Y. e
. z) z( l7 t5 b+ S) _& ^ J/ j3 ]2 o" u' W3 N$ n! \- W2 U
17-第17章：循环神经网络RNN
, i' e: q: E# u s12.1 循环神经网络的基本原理.flv
$ [1 T0 q$ t6 B! l12.2 Elman Network和Jordan Networ.flv
6 s4 s2 D' [& f" [12.3 LSTM的核心思想.flv
7 _, Q! X8 k. Z3 m" @4 a* Q, g: g12.4 LSTM的分步实现详解.flv
( w" c H9 e7 |4 s z12.5 Encoder-Decoder 框架.flv
' m: t, d, J0 Y12.6 Seq2Seq 模型.flv
( R9 d r- V8 A" `" \+ S12.7 注意力机制（Attention Mechanism）.flv3 F! R' ?9 P! c' `4 [' v% r
4 H, e/ ]" e# g2 W s# g- T9 s) i( G2 g0 l( n4 X# d- p& q
18-第18章：第六周答疑% [" Y0 Y( \: u! S. Q$ X+ K1 a% p
4 C. x0 @2 R0 |/ T8 _
* v, M* P6 ^! R) }& C- i
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发表于 2020-4-17 16:37:47
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