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¥ 9.90 - Python自然语言处理NLP算法课程 第03课 语言模型,平滑方法 共38页.pdf【大纲】 第01课 自然语言处理与文本挖掘概述 共37页 第02课 自动机及其应用,文稿自动校正,歧义消除 共41页 第03课 语言模型,平滑方法 共38页 第04课 概率图模型,生成式模型与判别式模型,贝叶斯网,马尔科夫链,隐马尔科夫模型HMM 共40页 第05课 马尔科夫网,最大熵模型,条件随机场CRF,实现HMM和CRF的软件 共31页 第06课 汉语分词专题。世界上最难的语言名不虚传 共47页 第07课 命名实体识别,词性标注,从文本里挖出最重要的内容 共31页 第08课 句法分析找出句子的重点 共34页 第09课 语义分析与篇章分析,让机器象语言学家那样思考 共38页 第10课 文本分类,情感分析。应用案例:互联网自动门户,评论倾向性分析 共54页 第11课 信息检索系统,搜索引擎原理,问答系统,应用案例:客服机器人是怎么造出来的? 共51页 第12课 文本深度挖掘:自动文摘与信息抽取 共38页 第13课 机器翻译与语音识别技术介绍、IBM Watson系统的认知智慧 共54页
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¥ 14.90 - NLP课程 北理工自然语言处理课程 NLP基础知识课程 第3章 词性标注 共54页.pdf【课程简介】 本课程适合所有需要学习自然语言处理技术的同学,课件内容制作精细,由浅入深,适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节,如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85221980 【全部课程列表】 NLP系列课程 第1章 绪论 共105页.pdf NLP系列课程 第2章 此法分析 共121页.pdf NLP系列课程 第3章 词性标注 共54页.pdf NLP系列课程 第4章 语言模型 共70页.pdf NLP系列课程 第5-1章 句法 结构分析1 共67页.pdf NLP系列课程 第5-2章 句法结构分析2 共56页.pdf NLP系列课程 简单句法分析算法示例 共95页.pdf
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¥ 14.90 - Python自然语言处理NLP算法课程 第01课 自然语言处理与文本挖掘概述 共37页.pdf【大纲】 第01课 自然语言处理与文本挖掘概述 共37页 第02课 自动机及其应用,文稿自动校正,歧义消除 共41页 第03课 语言模型,平滑方法 共38页 第04课 概率图模型,生成式模型与判别式模型,贝叶斯网,马尔科夫链,隐马尔科夫模型HMM 共40页 第05课 马尔科夫网,最大熵模型,条件随机场CRF,实现HMM和CRF的软件 共31页 第06课 汉语分词专题。世界上最难的语言名不虚传 共47页 第07课 命名实体识别,词性标注,从文本里挖出最重要的内容 共31页 第08课 句法分析找出句子的重点 共34页 第09课 语义分析与篇章分析,让机器象语言学家那样思考 共38页 第10课 文本分类,情感分析。应用案例:互联网自动门户,评论倾向性分析 共54页 第11课 信息检索系统,搜索引擎原理,问答系统,应用案例:客服机器人是怎么造出来的? 共51页 第12课 文本深度挖掘:自动文摘与信息抽取 共38页 第13课 机器翻译与语音识别技术介绍、IBM Watson系统的认知智慧 共54页
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¥ 19.90 - NLP技术分享 自然语言处理技术 AI科技大本营公开课《NLP概述和文本分类算法详解》 共29页.pdf【目录】 NLP任务概述 文本分类的矣键技术与重要方法 深度学习在文本分类中的应用 达观数据NLP案例介绍
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¥ 9.90 - NLP技术 自然语言处理技术知识讲解 自然语言处理通用框架BERT原理解读 共33页.pdf【课程安排】 通俗讲解知识点,项目实战驱动 当下主流解决框架,一站式搞定NLP任务 环境配置:选一款IDE即可,基于谷歌开源项目 提供所有数据与代码,追随热点持续更新 【自然语言处理通用解决方案】 需要熟悉word2vec,RNN网络模型,了解词向量如何建模 重点在于Transformer网络架构,BERT训练方法,实际应用 开源项目,都是现成的,套用进去就OK了 提供预训练模型,基本任务拿过来直接用都成 【要做一件什么事呢?】 基本组成依旧是机器翻译模型中常见的Seq2Seq网络 输入输出都很直观,其核心架构就是中间的网络设计了
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¥ 59.90 - 调教ChatGPT的61招调教ChatGPT的61招,ChatGPT是一种基于AI的聊天机器人,它可以像人类一样与用户进行交流,帮助用户解决问题,或者与用户交谈、讨论。ChatGPT利用自然语言处理(NLP)技术,使用语义理解和自然语言生成来管理数据,以便与用户进行有意义的对话。ChatGPT是一种基于GPT-3(Generative Pre-trained Transformer-3)的对话机器人开发框架,它可以使用自然语言处理(NLP)技术来实现对话系统。GPT-3是一种深度学习技术,语言模型可以学习以往文本,从而能够根据以往的文本来预测下一个词。ChatGPT使用GPT-3来预测用户输入的下一个词,并将其映射到一个响应。它还可以识别用户的意图,以便更好地回答问题。ChatGPT是一种基于Transformer的自然语言生成模型,用于聊天机器人。该模型在GPT-2(Generative Pre-trained Transformer 2)架构的基础上进行扩展。GPT-2模型由三个主要组件组成。调教ChatGPT的61招~调教ChatGPT的61招·调教ChatGPT的61招~~调教ChatGPT的61招~~
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¥ 9.90 - NLP技术分享 自然语言处理技术 AI科技大本营公开课《深度学习在NLP中的发展和应用》 共55页.pdf【目录】 01自然语言处理基本概念与任务 02深度学习方法解决NLP任务 03对话和机器翻译中的深度学习模型和云端应用 04开发者的技进阶建议
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¥ 14.90 - NLP课程 北理工自然语言处理课程 NLP基础知识课程 第4章 语言模型 共70页.pdf【课程简介】 本课程适合所有需要学习自然语言处理技术的同学,课件内容制作精细,由浅入深,适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节,如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85221980 【全部课程列表】 NLP系列课程 第1章 绪论 共105页.pdf NLP系列课程 第2章 此法分析 共121页.pdf NLP系列课程 第3章 词性标注 共54页.pdf NLP系列课程 第4章 语言模型 共70页.pdf NLP系列课程 第5-1章 句法 结构分析1 共67页.pdf NLP系列课程 第5-2章 句法结构分析2 共56页.pdf NLP系列课程 简单句法分析算法示例 共95页.pdf
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¥ 59.90 - 互联网数据挖掘课程 北大NLP课程-自然语言处理系列课程 第03章 信息检索基础(二) Web检索 共54页.pdf【课程简介】 本课程适合所有需要学习自然语言处理技术的同学,课件内容制作精细,由浅入深,适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节,如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85228430 【全部课程列表】 第01章 互联网挖掘概述概要 共40页.pdf 第02章 信息检索基础(一) 文本信息检索 共80页.pdf 第03章 信息检索基础(二) Web检索 共54页.pdf 第04章 自然语言处理基础 共64页.pdf 第05章 数据挖掘基础与关联规则挖掘 共65页.pdf 第06章 分类算法 共56页.pdf 第07章 聚类算法 共53页.pdf 第08章 互联网信息摘要 共62页.pdf 第09章 中文智能问答系统 共7页.pdf 第10章 情感分析与观点挖掘 共59页.pdf 第11章 互联网信息抽取 共58页.pdf 第12章 信息推荐 共46页.pdf 第13章 社交网络分析 共53页.pdf
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¥ 9.90 - 互联网数据挖掘课程 北大NLP课程-自然语言处理系列课程 第05章 数据挖掘基础与关联规则挖掘 共65页.pdf【课程简介】 本课程适合所有需要学习自然语言处理技术的同学,课件内容制作精细,由浅入深,适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节,如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85228430 【全部课程列表】 第01章 互联网挖掘概述概要 共40页.pdf 第02章 信息检索基础(一) 文本信息检索 共80页.pdf 第03章 信息检索基础(二) Web检索 共54页.pdf 第04章 自然语言处理基础 共64页.pdf 第05章 数据挖掘基础与关联规则挖掘 共65页.pdf 第06章 分类算法 共56页.pdf 第07章 聚类算法 共53页.pdf 第08章 互联网信息摘要 共62页.pdf 第09章 中文智能问答系统 共7页.pdf 第10章 情感分析与观点挖掘 共59页.pdf 第11章 互联网信息抽取 共58页.pdf 第12章 信息推荐 共46页.pdf 第13章 社交网络分析 共53页.pdf
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¥ 49.90 - 互联网数据挖掘课程 北大NLP课程-自然语言处理系列课程 第08章 互联网信息摘要 共62页.pdf【课程简介】 本课程适合所有需要学习自然语言处理技术的同学,课件内容制作精细,由浅入深,适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节,如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85228430 【全部课程列表】 第01章 互联网挖掘概述概要 共40页.pdf 第02章 信息检索基础(一) 文本信息检索 共80页.pdf 第03章 信息检索基础(二) Web检索 共54页.pdf 第04章 自然语言处理基础 共64页.pdf 第05章 数据挖掘基础与关联规则挖掘 共65页.pdf 第06章 分类算法 共56页.pdf 第07章 聚类算法 共53页.pdf 第08章 互联网信息摘要 共62页.pdf 第09章 中文智能问答系统 共7页.pdf 第10章 情感分析与观点挖掘 共59页.pdf 第11章 互联网信息抽取 共58页.pdf 第12章 信息推荐 共46页.pdf 第13章 社交网络分析 共53页.pdf
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¥ 19.90 - 互联网数据挖掘课程 北大NLP课程-自然语言处理系列课程 第02章 信息检索基础(一) 文本信息检索 共80页.pdf【课程简介】 本课程适合所有需要学习自然语言处理技术的同学,课件内容制作精细,由浅入深,适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节,如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85228430 【全部课程列表】 第01章 互联网挖掘概述概要 共40页.pdf 第02章 信息检索基础(一) 文本信息检索 共80页.pdf 第03章 信息检索基础(二) Web检索 共54页.pdf 第04章 自然语言处理基础 共64页.pdf 第05章 数据挖掘基础与关联规则挖掘 共65页.pdf 第06章 分类算法 共56页.pdf 第07章 聚类算法 共53页.pdf 第08章 互联网信息摘要 共62页.pdf 第09章 中文智能问答系统 共7页.pdf 第10章 情感分析与观点挖掘 共59页.pdf 第11章 互联网信息抽取 共58页.pdf 第12章 信息推荐 共46页.pdf 第13章 社交网络分析 共53页.pdf
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¥ 9.90 - 人工智能2020:落地挑战与应对-爱分析.pdf基础层:为计算机视觉、语音识别等人工智能基础技术提供计算能力支持,是人工智能的基础设施,包括AI芯片、Al平台以及Al计算框架等,主要以谷歌、微软、亚马逊、英特尔、IBM、百度、腾讯、华为、京东等大型互联网公司和行业巨头公司为主。通用层:基于基础设施开发出的通用性人工智能技术和产品,如计算机视觉算法、机器人系统等,主要分为两大部分:以感知计算和认知计算技术为代表的软件通用技术,和无人机、机器人等软硬一体化通用产品。通用层的技术和产品主要是模拟人的各项能力。与人类的感知、认知和执行能力相对应,通用层可以分为感知层计算机视觉、语音识别和自然语言处理,认知层的知识图谱和自然语言处理的深入应用,以及执行层的机器人等。应用层:人工智能通用技术与各行业应用深度融合的领域,以垂直行业的人工智能应用公司为主。应用层人工智能企业将通用技术封装成能够落地的产品,包括软硬件-体化产 品以及针对具体应用场景的端到端解决方案。随着通用技术走向成熟,行业应用价值凸显,大量通用层的公司也在基于基础技术能力向各行业应用层延伸。
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¥ 9.90 - NLP:继续预训练 Don’t Stop Pretraining.pdf继续预训练用更多的实验,来论证 1.适应领域的预训练(DAP),无论在低资源和高资源的情况下,都能提高模型在相应领域具体任务的性能; 2.适应任务的预训练(TAP)虽然语料较少,但却能十分"高效"地提高模型在具体任务的性能,所以要尽可能找更多任务相关的语料; 3.提出一种从领域语料采样任务语料的方法; 4.先进行DAP,再进行TAP能极大地提高模型在具体任务的性能。
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¥ 9.90 - NLP:自然语言处理的预训练模型Pre-trained Models for NLP- A Survey自然语言处理的预训练模型 随着深度学习的发展,各种神经网络已广泛用于解决自然语言处理(NLP)任务,例如卷积神经网络(CNNs)[79、85、48],递归神经网络(RNNs)[167、106] ],基于图的神经网络(GNN)[153、168、118]和注意力机制[7、178]。这些神经模型的优点之一是它们减轻特征工程问题的能力。非神经NLP方法通常严重依赖离散的手工特征,而神经方法通常使用低维和密集向量(又称为分布式表示)来隐式表示语言的句法或语义特征。这些表示是在特定的NLP任务中学习的。因此,神经方法使人们易于开发各种NLP系统。
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