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自然語(yǔ)言處理
110內(nèi)容??
關(guān)注
涵蓋NLP相關(guān)研究熱點(diǎn)、技術(shù)難點(diǎn)、工具平臺(tái)與應(yīng)用場(chǎng)景。
文章
課程
共 76 條
Seq2Seq和Attention原理
Seq2Seq和Attention原理
艾文教編程 · 5課時(shí) · 269人學(xué)習(xí)
學(xué)什么(資料:最后一節(jié)可下載)
seq2seq 是什么
encoder-decoder 架構(gòu)應(yīng)用場(chǎng)景
可視化理解seq2seq
自然語(yǔ)言處理面試錦囊
自然語(yǔ)言處理面試錦囊
西笑君 · 22課時(shí) · 288人學(xué)習(xí)
通過(guò)此課程你可以學(xué)到什么?
課程大綱
NLP面試考察范圍
面試前期準(zhǔn)備
人工智能Python之Numpy基礎(chǔ)系列視頻課程
人工智能Python之Numpy基礎(chǔ)系列視頻課程
陸永劍 · 11課時(shí) · 7809人學(xué)習(xí)
Python怎么學(xué)?
Anacoda正確的使用姿勢(shì)
Notebook基本使用
矩陣的創(chuàng)建
人工智能——基礎(chǔ)與NLP
人工智能——基礎(chǔ)與NLP
CDA數(shù)據(jù)分析師 · 2課時(shí) · 607人學(xué)習(xí)
人工智能——21世紀(jì)的新必殺技----愛(ài)上AI
生活中的人工智能——信息爆炸,不怕-----自然語(yǔ)言處理(NLP)淺析
NLP入門(mén):語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)與應(yīng)用
NLP入門(mén):語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)與應(yīng)用
TIGT · 8課時(shí) · 837人學(xué)習(xí)
語(yǔ)料庫(kù)概述
語(yǔ)料庫(kù)的分類(lèi)
NLTK工具介紹
NLTK的使用
《自然語(yǔ)言處理入門(mén)與實(shí)戰(zhàn)》
《自然語(yǔ)言處理入門(mén)與實(shí)戰(zhàn)》
陳建平 · 25課時(shí) · 29人學(xué)習(xí)
創(chuàng)建虛擬環(huán)境(1)
創(chuàng)建虛擬環(huán)境(2)
配置conda的下載服務(wù)器地址(1)
配置conda的下載服務(wù)器地址(2)
ChatGPT 深度解析 (申請(qǐng)、GPT4 Plus訂閱與場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn))
ChatGPT 深度解析 (申請(qǐng)、GPT4 Plus訂閱與場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn))
大頭娃 · 17課時(shí) · 6989人學(xué)習(xí)
01_課程介紹與案例演示
02_非IT人員使用ChatGPT
03_GPT提問(wèn)技巧與角色扮演
04_GPT對(duì)程序員賦能技巧
動(dòng)手學(xué)習(xí)Pycharm2018視頻課程
動(dòng)手學(xué)習(xí)Pycharm2018視頻課程
Bruce · 14課時(shí) · 3090人學(xué)習(xí)
課程簡(jiǎn)介及項(xiàng)目演示
Anaconda安裝
Git安裝
PyCharm安裝
BiLSTM-CRF模型命名實(shí)體識(shí)別實(shí)戰(zhàn)
BiLSTM-CRF模型命名實(shí)體識(shí)別實(shí)戰(zhàn)
EVEN · 10課時(shí) · 1126人學(xué)習(xí)
命名實(shí)體識(shí)別的基本概念
命名實(shí)體識(shí)別數(shù)據(jù)清洗
命名實(shí)體識(shí)別的數(shù)據(jù)標(biāo)注
句子的切分和數(shù)據(jù)保存
NLP自然語(yǔ)言處理文本自動(dòng)分類(lèi)算法【陳敬雷】
NLP自然語(yǔ)言處理文本自動(dòng)分類(lèi)算法【陳敬雷】
充電了么 · 3課時(shí) · 18人學(xué)習(xí)
文本分類(lèi)算法原理及樸素貝葉斯、SVM支持向量機(jī)介紹
Python開(kāi)源快速文本分類(lèi)器fastText框架核心原理解
Python快速文本分類(lèi)器fastText源碼實(shí)現(xiàn)及服務(wù)器部
NLP自然語(yǔ)言處理語(yǔ)言模型(language model)【陳敬雷】
NLP自然語(yǔ)言處理語(yǔ)言模型(language model)【陳敬雷】
充電了么 · 5課時(shí) · 29人學(xué)習(xí)
自然語(yǔ)言處理之語(yǔ)言模型原理與介紹
n-gram統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型原理
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型原理
語(yǔ)言模型源碼實(shí)現(xiàn)深度解析實(shí)戰(zhàn)
NLP自然語(yǔ)言處理關(guān)鍵詞提取和文本摘要算法【陳敬雷】
NLP自然語(yǔ)言處理關(guān)鍵詞提取和文本摘要算法【陳敬雷】
充電了么 · 3課時(shí) · 89人學(xué)習(xí)
NLP關(guān)鍵詞提取和文本摘要算法原理
基于Python的關(guān)鍵詞提取和文本摘要算法源碼實(shí)現(xiàn)
基于Java的關(guān)鍵詞提取和文本摘要算法源碼實(shí)現(xiàn)
自然語(yǔ)言(NLP)處理之動(dòng)手學(xué)中文分詞視頻課程
自然語(yǔ)言(NLP)處理之動(dòng)手學(xué)中文分詞視頻課程
Bruce · 24課時(shí) · 6040人學(xué)習(xí)
課程簡(jiǎn)介及項(xiàng)目演示
人工智能概述
NLP概述
中文分詞簡(jiǎn)介
個(gè)性化搜索引擎AI系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
個(gè)性化搜索引擎AI系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
充電了么 · 3課時(shí) · 38人學(xué)習(xí)
個(gè)性化搜索引擎系統(tǒng)架構(gòu)圖深度解密與詳細(xì)介紹
個(gè)性化搜索引擎系統(tǒng)中各個(gè)子系統(tǒng)詳細(xì)講解
搜索推薦類(lèi)算法系統(tǒng)介紹及架構(gòu)設(shè)計(jì)
深入理解大模型-Transformer
深入理解大模型-Transformer
技術(shù)王 · 49課時(shí) · 1455人學(xué)習(xí)
前言
為什么學(xué)習(xí)大模型
課程內(nèi)容
大模型學(xué)習(xí)難在哪
自然語(yǔ)言處理-Word2Vec視頻教程
自然語(yǔ)言處理-Word2Vec視頻教程
唐宇迪 · 27課時(shí) · 54937人學(xué)習(xí)
課程簡(jiǎn)介
自然語(yǔ)言處理與深度學(xué)習(xí)
語(yǔ)言模型
N-gram模型
人工智能百度AI:語(yǔ)音合成視頻教程
人工智能百度AI:語(yǔ)音合成視頻教程
IT架構(gòu)Array · 16課時(shí) · 3359人學(xué)習(xí)
JAVA+AI碰觸什么樣的感覺(jué)?
本課程的方向
語(yǔ)音合成的兩種方式
SDK的下載和項(xiàng)目的搭建
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-深度學(xué)習(xí)文本分類(lèi)項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-深度學(xué)習(xí)文本分類(lèi)項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
Jack Qian · 26課時(shí) · 813人學(xué)習(xí)
文本分類(lèi)的定義與典型應(yīng)用場(chǎng)景
文本分類(lèi)的難點(diǎn)
文本分類(lèi)的流程
文本分類(lèi)模型使用的技術(shù)
自然語(yǔ)言處理課程導(dǎo)論
自然語(yǔ)言處理課程導(dǎo)論
Jack Qian · 3課時(shí) · 170人學(xué)習(xí)
自然語(yǔ)言處理崗位薪酬介紹
自然語(yǔ)言處理應(yīng)用領(lǐng)域與處理流程
互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)自然語(yǔ)言處理應(yīng)用
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng) - 輿情分析系統(tǒng)核心算法實(shí)踐
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng) - 輿情分析系統(tǒng)核心算法實(shí)踐
Jack Qian · 16課時(shí) · 145人學(xué)習(xí)
企業(yè)輿情系統(tǒng)概述
輿情系統(tǒng)核心訴求-熱詞,熱門(mén)短語(yǔ)自動(dòng)化發(fā)掘等
項(xiàng)目數(shù)據(jù)集介紹
新詞短語(yǔ)發(fā)現(xiàn)算法原理介紹
Python結(jié)合Pandas入門(mén)數(shù)據(jù)分析,學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析/人工智能/NLP/機(jī)器學(xué)習(xí)必備技能
Python結(jié)合Pandas入門(mén)數(shù)據(jù)分析,學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析/人工智能/NLP/機(jī)器學(xué)習(xí)必備技能
艾文教編程 · 63課時(shí) · 636人學(xué)習(xí)
p001-哪些人適合學(xué)pandas
p002-什么是pandas
p003-下載安裝pandas
p004-pandas讀寫(xiě)常見(jiàn)的文件格式
部署簡(jiǎn)易的 FAQ 檢索式問(wèn)答系統(tǒng)
部署簡(jiǎn)易的 FAQ 檢索式問(wèn)答系統(tǒng)
孫凱亮 · 11課時(shí) · 221人學(xué)習(xí)
系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)展示
系統(tǒng)使用流程
建立 Web 服務(wù)
匹配結(jié)果獲取
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-LSTM項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-LSTM項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
Jack Qian · 12課時(shí) · 237人學(xué)習(xí)
項(xiàng)目背景介紹
數(shù)據(jù)集介紹
項(xiàng)目流程設(shè)計(jì)
LSTM文本分類(lèi)原理與模型設(shè)計(jì)
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-BiLSTM項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-BiLSTM項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
Jack Qian · 25課時(shí) · 1383人學(xué)習(xí)
基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的自然語(yǔ)言處理-BiLSTM基本原理
BiLSTM優(yōu)缺點(diǎn)
BiLSTM源碼與基本應(yīng)用場(chǎng)景
項(xiàng)目背景介紹
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-TextCNN項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-TextCNN項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
Jack Qian · 11課時(shí) · 288人學(xué)習(xí)
TextCNN網(wǎng)絡(luò)概述
網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與原理
項(xiàng)目背景介紹
數(shù)據(jù)集介紹
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-Seq2Seq+Attention(附源碼)
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-Seq2Seq+Attention(附源碼)
Jack Qian · 8課時(shí) · 200人學(xué)習(xí)
Attention模型的基本原理
文本Attention模型基本原理
Seq2Seq原理介紹
項(xiàng)目背景介紹
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-文章主題特征提取項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-文章主題特征提取項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
Jack Qian · 21課時(shí) · 439人學(xué)習(xí)
文本主題特征抽取定義
文本主題特征抽取的難點(diǎn)
文本主題抽取常見(jiàn)的流程與算法
文本主題抽取的實(shí)現(xiàn)的評(píng)價(jià)方法
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-文本情感分析項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-文本情感分析項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
Jack Qian · 27課時(shí) · 1608人學(xué)習(xí)
文本情感分析概述
文本情感分析的難點(diǎn)
文本情感分析的一般過(guò)程
文本情感分析一般都使用哪些技術(shù)
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-文本聚類(lèi)項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-文本聚類(lèi)項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
Jack Qian · 25課時(shí) · 834人學(xué)習(xí)
文本聚類(lèi)定義與典型的應(yīng)用場(chǎng)景
文本聚類(lèi)難點(diǎn)
文本聚類(lèi)的一般流程
文本聚類(lèi)使用的技術(shù)
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-詞性標(biāo)注項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-詞性標(biāo)注項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
Jack Qian · 11課時(shí) · 639人學(xué)習(xí)
詞性標(biāo)注的定義與典型應(yīng)用場(chǎng)景
詞性標(biāo)注的難點(diǎn)
詞性標(biāo)注的一般流程
詞性標(biāo)注的常用技術(shù)與漢語(yǔ)言詞性表
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-命名實(shí)體提取項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-命名實(shí)體提取項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
Jack Qian · 13課時(shí) · 486人學(xué)習(xí)
命名實(shí)體的定義與典型應(yīng)用場(chǎng)景
命名實(shí)體的難點(diǎn)
命名實(shí)體實(shí)現(xiàn)的一般流程
命名實(shí)體實(shí)現(xiàn)的一般算法-CRF++
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-文本相量化項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
老錢(qián)《自然語(yǔ)言處理》實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)-文本相量化項(xiàng)目實(shí)踐(附源碼)
Jack Qian · 9課時(shí) · 530人學(xué)習(xí)
文本特征提取的目的與意義
文本特征的提取的常用方法
TFIDF優(yōu)缺點(diǎn)
LSA算法實(shí)踐
Tensorflow-自然語(yǔ)言處理
Tensorflow-自然語(yǔ)言處理
唐宇迪 · 23課時(shí) · 13233人學(xué)習(xí)
詞向量任務(wù)簡(jiǎn)介
數(shù)據(jù)源制作
輸入數(shù)據(jù)制作
模型整體架構(gòu)
動(dòng)手學(xué)自然語(yǔ)言處理—從入門(mén)到精通
動(dòng)手學(xué)自然語(yǔ)言處理—從入門(mén)到精通
soEasy.ai · 40課時(shí) · 16人學(xué)習(xí)
15分鐘快速掌握線性回歸
5分鐘掌握嶺回歸和LASSO回歸
20分鐘快速掌握邏輯回歸及對(duì)數(shù)似然損失
19分鐘快速掌握softm分類(lèi)器和交叉熵?fù)p失
大數(shù)據(jù)時(shí)代的知識(shí)圖譜
大數(shù)據(jù)時(shí)代的知識(shí)圖譜
DataSir · 38課時(shí) · 10275人學(xué)習(xí)
課程大綱
認(rèn)識(shí)知識(shí)圖譜
什么是知識(shí)圖譜
知識(shí)圖譜的表示
大型企業(yè)自然語(yǔ)言開(kāi)發(fā)框架實(shí)戰(zhàn)之NLTK視頻課程
大型企業(yè)自然語(yǔ)言開(kāi)發(fā)框架實(shí)戰(zhàn)之NLTK視頻課程
陳忠新 · 7課時(shí) · 277人學(xué)習(xí)
5天學(xué)習(xí)大型企業(yè)文本處理框架NLP學(xué)習(xí)目錄
5天學(xué)習(xí)大型企業(yè)開(kāi)發(fā)NLP框架之NLTK的下載安裝
5天學(xué)習(xí)大型企業(yè)NLP框架之NLTK之介紹
5天學(xué)習(xí)大型企業(yè)NLP框架之NLTK庫(kù)的下載安裝
5天學(xué)習(xí)word2vec實(shí)戰(zhàn)文本處理視頻課程
5天學(xué)習(xí)word2vec實(shí)戰(zhàn)文本處理視頻課程
陳忠新 · 8課時(shí) · 1631人學(xué)習(xí)
5天學(xué)習(xí)word2vec之運(yùn)行環(huán)境安裝
5天學(xué)習(xí)word2vec之a(chǎn)naconda庫(kù)的下載
5天學(xué)習(xí)word2vec之a(chǎn)naconda實(shí)力演示
5天學(xué)習(xí)word2vec介紹
自然語(yǔ)言處理NLP之文本處理大型框架gensim 實(shí)戰(zhàn)課程
自然語(yǔ)言處理NLP之文本處理大型框架gensim 實(shí)戰(zhàn)課程
陳忠新 · 14課時(shí) · 781人學(xué)習(xí)
gensim運(yùn)行環(huán)境pycharm的安裝
gensim運(yùn)行環(huán)境pycharm的界面介紹
gensim運(yùn)行 環(huán)境安裝總結(jié)
大型自然語(yǔ)言處理框架gensim介紹
大模型開(kāi)發(fā)部署全攻略之自然語(yǔ)言處理算法實(shí)戰(zhàn)-李曉華博士
大模型開(kāi)發(fā)部署全攻略之自然語(yǔ)言處理算法實(shí)戰(zhàn)-李曉華博士
李曉華 · 7課時(shí) · 6人學(xué)習(xí)
情感分析實(shí)現(xiàn)方法與技術(shù)概述
基于一維卷積的情感識(shí)別實(shí)現(xiàn)步驟
基于RNN的情感識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)與分析
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在情感識(shí)別中的優(yōu)化與改進(jìn)
Python數(shù)據(jù)分析--玩轉(zhuǎn)文本挖掘(2025版)
Python數(shù)據(jù)分析--玩轉(zhuǎn)文本挖掘(2025版)
張文彤 · 69課時(shí) · 91749人學(xué)習(xí)
什么是文本挖掘
文本挖掘的基本流程和任務(wù)
文本挖掘的基本思路
語(yǔ)料數(shù)據(jù)化時(shí)需要考慮的工作
自然語(yǔ)言處理實(shí)戰(zhàn)及應(yīng)用
自然語(yǔ)言處理實(shí)戰(zhàn)及應(yīng)用
TIGT · 26課時(shí) · 3682人學(xué)習(xí)
人工智能概述技術(shù)應(yīng)用
生成式人工智能(基于ChatGPT的應(yīng)用)
基于ChatGPT的生成式應(yīng)用
AIGC的商用基礎(chǔ)
自然語(yǔ)言處理實(shí)戰(zhàn)及進(jìn)階應(yīng)用
自然語(yǔ)言處理實(shí)戰(zhàn)及進(jìn)階應(yīng)用
TIGT · 26課時(shí) · 3437人學(xué)習(xí)
課程代碼資料
詞向量的共現(xiàn)矩陣表示
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型的原理
CBOW和Skip-Gram模型的原理
Python自然語(yǔ)言處理-BERT實(shí)戰(zhàn)
Python自然語(yǔ)言處理-BERT實(shí)戰(zhàn)
唐宇迪 · 53課時(shí) · 16923人學(xué)習(xí)
BERT課程簡(jiǎn)介
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知識(shí)圖譜實(shí)戰(zhàn)系列(Python版)
知識(shí)圖譜實(shí)戰(zhàn)系列(Python版)
唐宇迪 · 94課時(shí) · 22591人學(xué)習(xí)
課程介紹
知識(shí)圖譜通俗解讀
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NLP知識(shí)圖譜的技術(shù)與應(yīng)用落地
李文哲 · 27課時(shí) · 3222人學(xué)習(xí)
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艾文教編程 · 56課時(shí) · 3598人學(xué)習(xí)
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自然語(yǔ)言處理之基于深度學(xué)習(xí)的中文命名實(shí)體識(shí)別(NER)實(shí)戰(zhàn)
自然語(yǔ)言處理之基于深度學(xué)習(xí)的中文命名實(shí)體識(shí)別(NER)實(shí)戰(zhàn)
Bruce · 147課時(shí) · 7773人學(xué)習(xí)
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自然語(yǔ)言處理之動(dòng)手學(xué)Bert文本分類(lèi)實(shí)戰(zhàn)-Pytorch
自然語(yǔ)言處理之動(dòng)手學(xué)Bert文本分類(lèi)實(shí)戰(zhàn)-Pytorch
Bruce · 84課時(shí) · 8180人學(xué)習(xí)
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Ai工程師-自然語(yǔ)言處理實(shí)戰(zhàn)(Python版)
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唐宇迪 · 209課時(shí) · 33280人學(xué)習(xí)
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基于知識(shí)圖譜的搜索引擎系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)
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