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课程目录：
- S) Y" {3 t T8 L章节1： NLP和深度学习发展概况和最新动态, c" T# Q- e# `! I1 b9 n! L; e7 L4 P
1. NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术.rar
! x0 d- z1 u6 n2. NLP实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索.rar8 k, }/ m# j7 N: ?) c3 w) K1 e
2 \1 ^( T8 E2 h0 `2 w. I7 X) T
章节2： NLP与PYTHON编程 {3 u' H' M# A* g
3. Python环境搭建及开发工具安装.rar, G' l7 q3 e* }! }4 \+ |) x
4. NLP常用PYTHON开发包的介绍.rar
/ R0 j; r3 I' y+ _5 Q$ L# v: F1 s5. Jieba安装、介绍及使用.rar6 s# d- a0 L4 D( e; [* C8 Z# f6 ?) E6 t& Q
6. Stanford NLP 在Python环境中安装、介绍及使用.rar7 T9 W" P: }; B' i* p6 F5 ?4 n# J6 g
7. Hanlp 在Python环境中安装、介绍及使用.rar
Z; \; y9 F4 W; x0 f5 O1 t7 m) p: K% U# a
章节3： 快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取
P; n" o$ A* x* _6 p08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4
1 V# c, Y: e- ]2 [& n% f Y% Z09. 准确分词之加载自定义字典分词01.mp4: o, b6 T. O. _0 j
10. 准确分词之加载自定义字典分词02.mp4+ x( E# v, I$ V) w7 Y( c
11. 准确分词之动态调整词频和字典.mp4
9 F" a4 O! w* E! I" o }( f# v12. 词性标注代码实现及信息提取.mp4
' |6 |: d/ ^' e13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别.mp4
8 D4 ?- J8 A6 j. U14. TextRank算法原理介绍.mp4) `+ U9 u" P4 F# T
15. 基于TextRank关键词提取.mp4
* x& \* R7 e- ?2 H, `( \7 i4 U) K' g2 V: W* B
章节4： 句法与文法) I2 u' e% V! E0 L# e. ~
16. 依存句法与语义依存分析.7z
) Z5 i1 X( p* S$ z- A4 ?4 p17. 依存句法树解析（子树遍历，递归搜索，叶子节点提取等）.mp4
& v/ ]/ v& r- K' p18. 名词短语块挖掘.7z3 e8 {7 t, f. N2 C, G
19. 自定义语法与CFG.mp4) w: R. [! B w% B5 C+ D
( ^ ^3 K% p% O# A! ]* B5 e, c, C
章节5： N-GRAM文本挖掘- O6 D- v' O8 s- t
20. N-GRAM算法介绍.mp4+ c$ p: j. _7 A( g* i7 a+ H* h( h
21. N-GRAM生成词语对.mp4
; S5 B W) x7 O$ N; |, W9 F22. TF-IDF算法介绍应用.mp4
K9 m/ m' \ R1 ?( C& x& _, }23. 基于TF-IDF挖掘符合语言规范的N-GRAM.mp46 { ^7 U0 Q% }
$ k9 B; ^) j" U# D
章节6： 表示学习与关系嵌入
! S6 s' @2 B4 K) U3 b# J, j& T6 [24. 语言模型.mp4) b. a) l9 Y) n, ~& O
25. 词向量.mp4
3 {6 c- }- ~, T0 b9 w7 u* [' [26. 深入理解Word2vec算法层次sofmax.mp4
/ m2 Z( W( E% ]3 ]: t27. 深入理解Word2vec算法负采样.mp4 t+ M# a0 \( l+ z6 u- y
28. 6.4 基于Word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4! ^4 R; U+ o' q9 }
) B# ~8 s. g# S; C& ^
章节7： 深度学习之卷积神经网络. ^5 j& ]$ y6 c; P& P# o2 a* ?
29. BP神经网络.mp43 V; N: I8 c: a; V
30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp43 B1 D1 F# ? p/ V: H* K
31. CNN文本分类.mp42 m5 o7 Q' C; B$ h" H5 |
32. CNN文本分类算法模块.mp4
1 h; L) S6 n% d X1 G$ \: g& s33. CNN文本分类模型详解数据预处理.mp4 }$ A+ j) l) @1 A
34. CNN文本分类模型测试与部署.mp4
% f- i! f) ? J: J5 r( S1 G# T9 q7 Y/ q: k [
章节8： 深度学习之递归神经网络
L; l( A5 q0 R" _' X9 ] k35. 递归网络.mp46 g8 |6 e9 k( E; i u: \
36. LSTM.mp4
) ]. {* y& p% V4 _ ]% j37. LSTM文本分类原理.mp4. `$ ^& w- ]: @4 q/ ]
38. LSTM文本分类代码架构.mp4
* A$ g( |1 M) X# d2 j8 [7 q; d39. LSTM文本分类代码详解.mp4" {+ l$ \4 {6 l( T* h
40. LSTM文本分类模型预测与部署.mp4) I7 \* [4 I4 B
4 t _1 |$ }- I& Z4 @ l
章节9： 特定领域命名实体识别NER技术5 H; {9 j+ _; [% f6 ]
41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp41 n" r; W! Z" Z
42. 医药保险命名实体和实体关系体系建立和命名实体分类规范.mp4+ f7 L4 M5 B- c3 U5 q2 p" }7 g
43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4
8 F# J( F O" j- l+ S44. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计(上).mp4
5 n: P' [$ N1 ^45. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计（下）.mp4
( Q4 Y5 j9 v% L46. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4
+ _( z! T3 ^$ }: F47. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4, r7 o5 F$ m9 c" h- x9 G
48. 模型本地Lib库封装（上）.mp4' e' h1 A7 M+ }* A. e
49. 模型本地Lib库封装（下）.mp4' _! N+ m: C2 t4 d' H
50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（上）.mp4
: I' k8 h$ _: V9 |: k4 U" Z) M; j51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（下）.mp4& C/ m0 q; z6 ?1 P
52. 算法设计及代码实现1.mp4* m* q/ O' \! q a' @9 o
53. 算法设计及代码实现2.mp4
) P& E( K1 l( ~9 C+ G4 V( n: z9 A54. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1.mp4
2 I |. J( r8 Z- x* `6 c: B55. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2.mp42 S$ x# R4 q. z- N+ P0 K+ l, n! b" r
# u6 j* z) e1 n( s1 F) }5 q( }5 c3 z1 m0 `, i' A( y1 N( }
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