天善学院自然语言处理之ai深度学习顶级实战课程23229
资源详情【课程内容】章节1： nlp和深度学习发展概况和最新动态1. nlp历史现在及为什么需要学习nlp技术2. nlp实现机器学习.聊天机器人.情感分析和语义搜索章节2： nlp与python编程3. python环境搭建及开发工具安装4. nlp常用python开发包的介绍5. jieba安装、介绍及使用6. stanford nlp 在python环境中安装、介绍及使用7. hanlp 在python环境中安装、介绍及使用章节3： 快速掌握nlp技术之分词、词忄生标注和关键字提取08. 分词、词忄生标注及命名实体识别介绍及应用09. 准确分词之加载自定义字典分词10. 准确分词之动态调整词频和字典11. 词忄生标注代码实现及信息提取12. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别13. textrank算法原理介绍14. 基于textrank关键词提取章节4： 句法与文法16. 依存句法与语义依存分析17. 依存句法树解析（子树遍历.递归搜索.叶子节点提取等）18. 名词短语块挖掘19. 自定义语法与cfg章节5： n-gram文本挖掘20. n-gram算法介绍21. n-gram生成词语对22. tf-idf算法介绍应用23. 基于tf-idf挖掘符合语言规范的n-gram章节6： 表示学习与关系嵌入24. 语言模型25. 词向量26. 深入理解word2vec算法层次sofmax27. 深入理解word2vec算法负采样28. 6.4 基于word2vec技术的词向量、字向量训练章节7： 深度学习之卷积神经网络29. bp神经网络30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络31. cnn文本分类32. cnn文本分类算法模块33. cnn文本分类模型详解数据预处理34. cnn文本分类模型测试与部署章节8： 深度学习之递归神经网络35. 递归网络37. lstm文本分类原理38. lstm文本分类代码架构39. lstm文本分类代码详解40. lstm文本分类模型预测与部署章节9： 特定领域命名实体识别ner技术41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍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43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点44. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计45. 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46. 模型本地lib库封装47. 部署tensorflow训练好的模型为云服务48. 算法设计及代码实现49. 代码调试.参数优化及深度剖析（深入理解）
