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自然语言处理基于深度学习的中文命名实体识别实战-

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  • 命名实体识别开篇

    • 命名实体识别开篇
    • 课程案例演示
    • 命名实体识别相关概念讲解
  • 开发环境搭建

    • Anaconda安装
    • Anaconda配置
    • Anaconda创建虚拟环境
    • Anaconda虚拟环境使用
    • cuda安装与测试
    • cudnn安装与配置及GPU环境测试
    • jupyter中怎么使用虚拟环境
    • Pycharm的安装配置及使用
  • 循环神经网络基础

    • 循环神经网络能干什么
    • 循环神经网络讲解
  • 长短期记忆网络基础

    • LSTM简介
    • LSTM深入理解
    • LSTM与神经网络及循环神经网络之间的关系
  • 基于BiLSTM+CRF的中文命名实体识别数据预处理

    • BiLSTM+CRF模型讲解
    • 数据集简介及环境搭建
    • 数据集加载方法讲解
    • 数据集加载方法测试
    • 更新指定编码开始
    • BIO编码校验及更改
    • BIO编码校验方法测试
    • BIO编码转BIOES编码
    • 编码转换方法测试
    • 更新指定编码完成
    • 构建字典映射
    • 通用构建item及频率方法
    • 词典映射构建完成
    • 构建标签映射
    • 数据预处理开始
    • 数据预处理结束
    • 批量数据管理开始
    • 数据填充讲解
    • 批量数据管理结束
  • 基于BiLSTM+CRF的中文命名实体识别模型实现

    • 模型参数定义开始
    • 模型参数定义完成
    • train方法中数据加载及编码转换讲解
    • train方法中字典构建及数据预处理讲解
    • 模型配置讲解
    • 模型配置加载与保存讲解
    • 统一日志方法编写
    • 统一日志方法验证
    • 模型代码编编写上
    • 模型代码编写下
    • embedding_layer详细讲解
    • biLSTM_layer详细讲解
    • project_layer详细讲解
    • crf_loss_layer上详细讲解
    • crf_loss_layer下详细讲解
    • viterbi_decode详细讲解
    • 模型运行方法代码讲解
    • 模型评估方法代码编写与讲解
    • 编码转换讲解
    • 模型训练部分代码完成
    • 模型整体创建部分代码完成
    • 模型加载词向量上
    • 加载词向量完成
    • 模型整体评估方法讲解
    • 模型保存方法讲解.
    • 代码整体优化和修复bug
    • 加载词向量调试讲解
    • 过滤测试中的词
    • 整体代码完成
    • 整体训练讲解
  • 基于BILSTM+CRF的中文命名实体识别模型使用案例

    • 模型使用项目工程创建
    • 加载maps文件获取数据
    • 使用模型主体方法完成
    • 模型及输入方法测试
    • 模型使用方法测试及调试完成
    • 模型使用命令行方式完成
    • Postman工具安装及使用讲解
    • 命名实体识别api工程搭建
    • 命名实体识别api方式使用完成
    • 命名实体识别web界面演示及功能实现
    • 命名实体识别web前后台通信完成
    • 命名实体识别web项目完成
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